论文总结3-Sub-center ArcFace: Boosting Face Recognition by Large-scale Noisy Web Faces
论文地址：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123560715.pdf 解决问题： 以前的方法容易受到大量噪声label训练数据的影响，这需要人工清洗这些数据。本文放宽了ArcFace类内的约束，提高了对标签噪声的鲁棒性。 做法： 为每个类设计K个子中心，训练样本只需要接近K个正的子中心，而不是只接近一个正的子中心。这
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