用keras写一个arcface loss 代码
时间: 2024-01-27 17:02:50 浏览: 144
ArcFace Loss 是一种用于人脸识别任务的损失函数,其基本思想是将同一类别的样本点映射到紧密的空间内,并使不同类别的样本点之间的空隙最大化。
以下是使用 Keras 实现 ArcFace Loss 的代码:
```python
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
from keras.layers import Layer
class ArcFaceLoss(Layer):
def __init__(self, n_classes=10, s=30.0, m=0.50, **kwargs):
self.n_classes = n_classes
self.s = s
self.m = m
super(ArcFaceLoss, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
self.W = self.add_weight(
name='W',
shape=(input_shape[0][-1], self.n_classes),
initializer='glorot_uniform',
trainable=True,
)
super(ArcFaceLoss, self).build(input_shape)
def call(self, inputs):
x, y = inputs
# L2 normalization
x = tf.nn.l2_normalize(x, axis=1)
W = tf.nn.l2_normalize(self.W, axis=0)
# dot product
logits = x @ W
# add margin
theta = tf.acos(K.clip(logits, -1.0 + K.epsilon(), 1.0 - K.epsilon()))
target_logits = tf.cos(theta + self.m)
# multiply by scale parameter
logits = logits * (1 - y) + target_logits * y
logits *= self.s
loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y, logits, from_logits=True)
return loss
def compute_output_shape(self, input_shape):
return (input_shape[0][0], 1)
def get_config(self):
config = super().get_config().copy()
config.update({
'n_classes': self.n_classes,
's': self.s,
'm': self.m,
})
return config
```
这里我们定义了一个继承自 Keras 的 `Layer` 类的 `ArcFaceLoss` 类,其中 `n_classes` 表示分类数,`s` 表示缩放因子,`m` 表示 margin 超参数。在 `build` 方法中初始化权重矩阵 W,其中 W 的形状为 (input_shape[0][-1], n_classes),即输入张量的最后一维与分类数之间的矩阵。在 `call` 方法中,我们首先对输入张量进行 L2 归一化,然后对权重矩阵 W 进行 L2 归一化,接着计算 logits,然后加上 margin,再乘以 scale parameter,最后计算交叉熵损失。
使用时,只需要将 `ArcFaceLoss` 层添加到 Keras 模型中即可,例如:
```python
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
inputs = Input(shape=(128,))
x = Dense(256, activation='relu')(inputs)
x = ArcFaceLoss(n_classes=10)([x, y]) # y 为标签
model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
```
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