FR-Loss

人脸识别损失函数对比总结 参考知乎链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/34404607
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34436551

以下实验基于mnist手写体数据集

Softmax

softmax只保证能够正确的分类，但是无法保证同一类特征之间类内紧致，类间间隔大，如下图：

Triple loss

以三元组（a, p, n）形式进行优化，不同类特征的L2距离要比同类特征的L2距离大margin m，同时获得类内紧凑和类间分离，其中三元组的选择极具技巧性。

L-softmax

L-softmax加强分类条件，强制让对应类别的W和x夹角增加到原来的m倍。

Sphere loss

在L-softmax的基础上，归一化了权值W，让训练更加集中在优化深度特征映射和特征向量角度上，降低样本数量不均衡问题。但是采用乘性margin较难收敛，m越大，越难收敛。

center loss

为每个类别学习一个中心，并将每个类别的所有特征向量拉向对应类别中心，联合softmax一起使用。

insight face