Center Loss: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition（论文阅读笔记）

摘要     卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉领域得到了广泛的应用，极大地提高了计算机视觉领域的技术水平。在现有的神经网络中，大多采用softmax损失作为监督信号来训练模型。为了提高对深度学习特征的识别能力，提出了一种新的人脸识别监控信号——center loss。具体来说，center loss同时学习每个类的深度特征中心，并惩罚深度特征与其对应的类中心之间的距离。更重要的是，我们证明了该

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