人脸识别中的损失函数
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语言组织来源：《电子技术与软件工程》2019年第05期
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绞丝旁一个晋 摘要;;; 人脸识别已经成为计算机视觉领域最热门的应用之一，在我们身边，到处都有人脸识别的技术。人脸识别算法主要包含人脸检测（Face Detection）、人脸对齐（Face Alignment）、人脸特征表征（Feature Reprentation）。这篇文章将详细介绍在人脸识别中用到的各种损失函数以及在主要人脸数据集上的测试结果。
【关键词】人脸识别 SoftmaxL-SoftmaxA-SoftmaxCosFaceArcFace冬笋炖排骨
1 引言
config 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，由于人脸识别相对于一般的识别问题，存在人脸对比这样一个需求，这就将人脸识别的主要方向变成了尺度学习问题而并非简简单单的分类问题。而近几年技术上的发展也基本是围绕损失函数展开，以此在有限的数据集上得到更高的识别精度。
发膜的用法 2 损失函数
用于人脸识别的损失函数，从Softmax，Contrastive Loss，Triplet Loss，Center Loss，Norm Face，Large MarginLoss，A-SoftmaxLoss，Coco Loss，以及今年的AM，
混沌怎么读AAM，InsightFace。这些损失函数在聚类上大致上可以分为下面两个类：
糖醋排骨作文 （1）单纯聚类：ContrasitveLoss，Center Loss，NormFace，Coco Loss;
（2）加Margin聚类：TripletLoss，Large Margin Loss，A-SoftmaxLoss，AM，AAM，InsightFace。
在距离度量上可以分为下面两个类：
（1）欧式距离：Contrastive Loss，CenterLoss，NormFace，Triplet Loss;
