Detta arbete motiveras av den tekniska uppgiften att uppnå ett nästan toppmodernt ansikte erkännande av en minimal datorbudget som körs på ett inbyggt system. Vårt huvudsakliga tekniska bidrag centrerar kring en ny utbildningsmetod, kallad Multibatch, för likhetslärande, d.v.s. för uppgiften att skapa en invariant "ansiktssignatur" genom att träna par av "samma" och "inte-samma" ansiktsbilder. Multibatchmetoden genererar först signaturer för en mini-batch av k-ansiktsbilder och konstruerar sedan en opartisk uppskattning av hela lutningen genom att förlita sig på alla k 2 - k-par från mini-batchen. Vi bevisar att variansen av Multibatch estimator begränsas av O(1/k 2 ), under vissa milda förhållanden. I motsats, standard gradient uppskattningor som förlitar sig på slumpmässiga k/2 par har en varians av ordning 1/k. Den mindre variansen av multibatch estimator signifikant hastigheter upp konvergenshastigheten av stokastisk lutning nedstigning. Med hjälp av multibatchmetoden tränar vi ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk som uppnår en noggrannhet på 98,2% på LFW-riktmärket, medan dess förutsägelse körtid tar endast 30msek på en enda ARM Cortex A9 kärna. Dessutom tog hela träningsprocessen bara 12 timmar på en enda Titan X GPU.
Multibatch metoden REF utför metrisk inlärning på alla möjliga par från mini-batch och visar att det minskar variansen av estimator och avsevärt påskyndar konvergensen.
Learning a Metric Embedding for Face Recognition using the Multibatch Method
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}