A-Softmax Loss

时间 2020-12-30

标签 A-Softmax softmax SphereFace 繁體版

原文原文链接

《SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition》 2017，Weiyang Liu et al. A-softmax loss(angular softmax loss) 源码：https://github.com/wy1iu/sphereface 参考：https://blog.csdn.net/qq_14845119/a

>>阅读原文<<

1. 人脸识别：AMSoftmax Loss
2. Triplet Loss, Ranking Loss, Margin Loss
3. 一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss
4. perceptual loss 和adversial loss
5. LapSRN的Loss: Carbonnier Loss
6. 一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
7. 分类损失函数：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
8. 机器学习常用loss：L1 loss、L2 loss、smothL1 loss、huber loss
9. perceptual loss(感知loss)介绍
10. 详解ReID的各部分组成及Trick——损失函数（Loss）
更多相关文章...
• CAP理论是什么？ - NoSQL教程

最新文章

1. css 让chrome支持小于12px的文字
2. 集合的一点小总结
3. ejb
4. Selenium WebDriver API
5. 人工智能基础，我的看法
6. Non-local Neural及Self-attention
7. Hbuilder 打开iOS真机调试操作
8. improved open set domain adaptation with backpropagation 学习笔记
9. Chrome插件 GitHub-Chart Commits3D直方图视图
10. CISCO ASAv 9.15 - 体验思科上一代防火墙

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 人脸识别：AMSoftmax Loss
2. Triplet Loss, Ranking Loss, Margin Loss
3. 一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss
4. perceptual loss 和adversial loss
5. LapSRN的Loss: Carbonnier Loss
6. 一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
7. 分类损失函数：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
8. 机器学习常用loss：L1 loss、L2 loss、smothL1 loss、huber loss
9. perceptual loss(感知loss)介绍
10. 详解ReID的各部分组成及Trick——损失函数（Loss）

>>更多相关文章<<