原文:人脸识别损失函数综述(附开源地址)
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常用的度量学习损失方法有对比损失(Contrastive loss)、三元组损失(Triplet loss)、四元组损失(Quadruplet loss)、难样本采样三元损失(Triplet hard loss with batch hard mining,TriHrad loss)、边界挖掘损失(Margin sample mining loss,MSML)。首先假如有两张输入图片I1和I2,通过网络的前馈我们可以得到它归一化后的特征向量f(I1)和f(I2),可定义这两张图片特征向量的欧式距离为:
Contrastive loss
对比损失用于训练孪生网络(Siamese network),其结构如下图所示,孪生网络的输入为一对(两张)图片(Ia