用keras写一个arcface loss 代码

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：

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：

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)