论文解读（CosFace）《CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition》

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cosface: large margin cosine loss for deep face recognition

目录概主要内容 Wang H, Wang Y, Zhou Z, et al. CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition[C]. computer vision and pattern recognition, 2018: 5265-5274. @article{wang2018cosface:, title={CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recog…

Large Margin Softmax Loss for Speaker Verification

[INTERSPEECH 2019接收] 链接:https://arxiv.org/pdf/1904.03479.pdf 这篇文章在会议的speaker session中.本文主要讨论了说话人验证中的损失函数large margin softmax loss(结合了softmax和margins的losses). 本文从x-vector中提取speaker embedding. 这篇文章在一个公式中统一了多种margin项: 其中N表示训练样本数目,C表示训练集中的说话人数目,s是尺度因子.m1…

基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（中）

小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文: http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四.前馈还记得上一篇博客,小喵给出的三个公式吗?不记得也没关系. 这次,我们要一点一点的通过代码来实现这些公式.小喵主要是GPU上实现前后馈的代码,因为这个层只…

基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现（上）

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文: http://…

论文解读《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》

感知野的概念尤为重要,对于理解和诊断CNN网络是否工作,其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响,所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的:需要对输出图像的单个像素进行预测的任务,使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的,在做预测试时,每一个关键的信息就不会被遗漏. 增大感知野的方法: 理论上可以通过搭建更多的层的网络实现感知域的线性增加,靠着卷积过滤器的增加: 也可以使用下采样的方法,池化,增加感知域,目前通常都结合了这两种技术: 堆叠不同层的con…

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读（下）

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin…