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Euclidean 距离和 Cosine 距离从数学角度来讲基本等价,除了 cosine 距离中,限制了向量的模值必须等于1。“模值等于1”这个约束,对训练有力,所以实际应用中,arc face 使用了 cosine 距离,比 facenet 产生了一定优势。(感谢范弘宏炜的分享)
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chairs
,并在 team 中授予 maintainer 权限,便于未来升级其他主席。补充一个心得
Euclidean 距离和 Cosine 距离从数学角度来讲基本等价,除了 cosine 距离中,限制了向量的模值必须等于1。“模值等于1”这个约束,对训练有力,所以实际应用中,arc face 使用了 cosine 距离,比 facenet 产生了一定优势。(感谢范宏炜的分享)
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弘 not 宏 :-) (为防之后的人也写错,还是决定回复更正一下了哈哈)
另补充:欧氏度量和余弦度量的区别在于模值,而这个区别的影响主要是来自训练中的一个经验规律,即在人脸数据训练中,特征的模值往往代表样本的质量。这是因为最后得到的特征经过了BN模块的归一化处理,使得更一般化的特征会往中间集聚,更特殊化的特征会往周边弥散(笔者在MegaFace训练数据库上,也得到了能够佐证中这个规律的实验结果)。因此需要进行模值归一化,让网络对于不同质量的样本作等同的重视。
- 范宏炜
+ 范弘炜
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