MInstsoftmax和centerloss

MInstsoftmax和CenterLoss是人脸识别中常用的两种损失函数。

MInstsoftmax是一种特殊的Softmax损失函数，用于人脸识别任务中的特征提取。它通过将特征向量与类别标签进行相乘，然后进行归一化，得到每个类别的概率分布。与普通的Softmax不同的是，MInstsoftmax引入了Margin内积损失（Margin Inner Product Loss），它在计算特征向量与类别标签的内积时，会引入一个margin（间隔）的概念，增强了特征向量的区分度。

CenterLoss则是一种辅助损失函数，用于进一步提升人脸识别性能。它通过将每个类别的特征向量与该类别的中心进行比较，计算特征向量与中心之间的欧氏距离，并将这些距离作为损失函数的一部分。CenterLoss可以使特征向量更加聚合在各自类别的中心附近，增强了类内相似性。

这两种损失函数常常结合使用，MInstsoftmax用于分类任务中，CenterLoss用于特征提取任务中，可以提升人脸识别的准确性和鲁棒性。