Circle Loss：从统一的相似性对的优化角度进行深度特征学习 | CVPR 2020 Oral

论文提出了Circle loss，不仅能够对类内优化和类间优化进行单独地处理，还能根据不同的相似度值调整对应的梯度。总体而言，Circle loss更灵活，而且优化目标更明确，在多个实验上都有较好的表现，个人认为是一个很好的工作   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimiza

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