Adaptive Parameters Softmax Loss for Deep Face Recognition
首发时间:2019-09-24
Abstract:Face recognition has achieved great success due to the development of Deep convolutional neural networks (DCNN). Loss functions with angular margin have been proposed to supervise DCNN for better feature representation. However, these methods would suffer from sensitivity of hyperparameters setting. In this paper, we propose an Adaptive Parameters Softmax Loss function with different scale parameters for target logits and non-target logits and dynamically adaptive margin parameter. Extensive experiments on MegaFace and IJB-C demonstrate the effectiveness of our method.
keywords: Artificial Intelligence Face Recognition Loss Function Deep Convolution Network
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基于参数自适应损失函数的人脸识别
摘要:综述文章:以背景、研究现状、研究用途的结构书写,篇幅以150~300字左右为宜,不用第一人称做主语,不与正文语句重复。一般研究性文章:以摘录要点的形式按目的、方法、结果、结论的结构报道出作者的主要研究成果,字数在200~400字左右为宜,不用第一人称做主语,不与正文语句重复。}\abstractCHN{近年来,随着深卷积神经网络(DCNN)的发展,人脸识别取得了巨大成功。为了更好地学习人脸特征表示,业界提出了基于角度余量的损失函数。然而,这些方法对于超参数的设置比较敏感。本文针对上述问题,提出了一种参数自适应的分类损失函数。此外,本文通过在Megaface和IJB-C数据集上进行大量实验,证明了该方法的有效性。
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