DeepID2 "Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification"

降低类内方差，提升类间方差一直是人脸识别的热点。论文将人脸识别和验证损失同时监督网络的训练，在LFW上获得99.15%的验证准确率。人脸识别是对输入图像分类，验证是判断一对图像是否为同一个ID。 分类信号具有丰富的ID相关信息，或者类间方差，但分类信号对于相同ID的约束较小，即不同的特征可能映射到相同的ID上。这时当特征推广到新任务或者新ID时表现就不好。因此，论文增加了人脸验证信号的监督，要求同

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