基于自适应角度损失函数的深度人脸识别算法研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户：asdy008

【摘要】

：

角度空间损失函数往往因需要手动调节超参数而引起算法训练的不稳定,类别标签数量的不同也将导致算法的移植性较差。针对这些问题,提出一种带有下界判断的自适应角度空间损失函数并应用于人脸识别。该方法以假设人脸表达特征分布在超球体空间为切入点,通过分析不同超参数对训练结果的影响,使预测概率公式的二阶导数为零并动态地计算当前mini-batch角度分布的去尾平均数;为了提高算法的可移植性,根据类别中心的最小期

【作者】

：

姬东飞丁学明

【机构】

：

上海理工大学光电信息与计算机工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

人脸识别角度空间损失函数自适应调节算法移植性 face recognitionangle spaceloss functionadaptive adju

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61673277)

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