【摘 要】
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卷积神经网络分类框架广泛使用了基于Softmax函数的交叉熵损失（Softmax损失函数），在很多领域中都取得了良好的性能．但是由于Softmax损失函数并不鼓励增大类内紧凑性和类间分离性，在一些多分类问题中，卷积神经网络学习到的判别性嵌入表示的性能难以进一步提高．为了增强嵌入表示的判别性，提出了一种基于余弦相似性的Softmax（cosine similarity-based Softmax，
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卷积神经网络分类框架广泛使用了基于Softmax函数的交叉熵损失（Softmax损失函数），在很多领域中都取得了良好的性能．但是由于Softmax损失函数并不鼓励增大类内紧凑性和类间分离性，在一些多分类问题中，卷积神经网络学习到的判别性嵌入表示的性能难以进一步提高．为了增强嵌入表示的判别性，提出了一种基于余弦相似性的Softmax（cosine similarity-based Softmax， CS-Softmax）损失函数．CS-Softmax损失函数在不改变神经网络结构的条件下，分别计算嵌入表
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