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时间: 2023-12-25 17:38:53 浏览: 213
losses_角度损失_
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Center Loss是一种用于人脸识别和人脸验证任务的损失函数。它的目标是通过学习将同一身份的特征向量聚集到紧凑的中心点,从而增强特征的判别能力。Center Loss与传统的交叉熵损失函数相结合,可以提高人脸识别任务的性能。
Center Loss的数学定义如下:
L_c = 1/2 * ∑ ||x_i - c_yi||^2_2
其中,L_c表示Center Loss,x_i表示第i个样本的特征向量,c_yi表示第i个样本对应的中心点,||.||_2表示L2范数。
Center Loss的优化目标是使得同一身份的特征向量尽可能接近其对应的中心点,从而使得同一身份的特征在特征空间中更加紧凑。通过优化Center Loss,可以使得特征向量在特征空间中更好地区分不同的身份。
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