Additive Margin Softmax for Face Verification

摘要   Additive Margin Softmax(AM-Softmax)是一个结构简单、几何可解释的目标函数，可用于深度人脸验证。该函数和特征归一化相结合，取得了很好的效果。    引言   对度量学习的损失函数进行总结： 作者认为对比损失函数、三元组损失函数对样本挖掘策略非常敏感，需要耗费大量资源在策略设计上，因此现在的研究更多还是在设计更好的分类损失函数上； 而对于使用广泛的softm

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