用keras写一个arcface loss 代码

时间: 2024-01-27 08:02:50 浏览: 145
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keras 自定义loss model.add_loss的使用详解

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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