Vi studerar i detta dokument problemet med ett enda ansikte erkännande, med målet att bygga en storskalig ansikte igenkännare som kan erkänna ett stort antal personer. Med tanke på att för ansiktsigenkänning kan man utnyttja en storskalig datauppsättning för att lära sig bra ansiktsrepresentation, visar vår studie att den dåliga generaliseringsförmågan hos de en-shot klasserna främst orsakas av problemet dataobalans, som inte effektivt kan hanteras av multinomial logistisk regression som allmänt används som det slutliga klassificeringsskiktet i konvolutionella neurala nätverk. För att lösa detta problem föreslår vi en ny övervakande signal kallad underrepresenterad-classes promotion (UP) förlust term, som anpassar normerna för viktvektorer i oneshot klasser (även känd som. Underrepresenterade klasser) för de normala klasserna. Förutom den ursprungliga korsentropiförlusten främjar denna nya förlustterm effektivt de underrepresenterade klasserna i den lärda modellen och leder till en anmärkningsvärd förbättring av prestandan för ansiktsigenkänning. De experimentella resultaten av en referensdatauppsättning på 21 000 personer visar att den nya förlusttermen avsevärt bidrar till att förbättra igenkännandetäckningsgraden från 25,65 % till 77,48 % med precisionen 99 % för underrepresenterade klasser, samtidigt som den totala topp-1-noggrannheten är 99,8 % för normala klasser.
Guo och Zhang REF föreslår svans klass promotion förlust som legaliserar normen av vikt vektorer av svans klasser.
One-shot Face Recognition by Promoting Underrepresented Classes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}