Vi motiverar och presenterar Ring förlust, en enkel och elegant funktion normalisering för djupa nätverk utformade för att öka standard förlust funktioner som Softmax. Vi hävdar att djup normalisering är en viktig aspekt av övervakade klassificeringsproblem där vi kräver att modellen ska representera varje klass i ett flerklassproblem lika väl. Det direkta tillvägagångssättet för att ha normalisering genom den hårda normaliseringsoperationen resulterar i en icke-konvex formulering. Istället, Ringförlust tillämpar mjuk normalisering, där det gradvis lär sig att begränsa normen till den skalade enhet cirkel samtidigt som konvexitet leder till mer robusta funktioner. Vi tillämpar Ringförlust på storskaliga ansiktsigenkänningsproblem och presenterar resultat på LFW, de utmanande protokollen från IJB-A Janus, Janus CS3 (en superuppsättning av IJB-A Janus), Celebrity Frontal-Profile (CFP) och MegaFace med 1 miljon distraktorer. Ringförlust överträffar starka baslinjer, matchar state-of-the-art prestanda på IJB-A Janus och överträffar alla andra resultat på den utmanande Janus CS3 och därmed uppnå state-of-the-art. Vi överträffar också starka baslinjer för att hantera extremt låg upplösning ansiktsmatchning.
REF introducerar ringen förlust för mjuk funktion normalisering som så småningom lär sig att begränsa funktionen vektorer på en enhet hypersfär.
Ring Loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}