1、“.....并不能够有效地学习得到使得类内较为紧凑类间较离散的特征。而人脸识别要求同人照片之间的距离尽量近，不同人照片之间的距离尽量远，即同人之间紧凑，不人脸识别中的损失函数论文原稿深度人脸识别方法，框架为，以超多分类这样种比较难的任务训练，强迫网络在第个层形成比较紧凑的，判别力很强的深度人脸特征，之后用于人脸识别......”。

2、“.....还能从权重的模上区分。当时，就是。越大，代表对该类的分类要求越高。可以看到，目前的主要方向，在从欧氏距离往角度距离发展的同时，中间出现了像，时候，两个类别之间有个明确的决策边界。但是，由于边界空间为，导致处于边缘的情况，很容易出现分类。所以，我们需要改进。我们可以将损失函数进步细化中新提出的损失函数为，表示形式为作者在文中与其他几种损失函数进行了对比......”。

3、“.....以两钟情况的类别为例如图所示，的决策边界可以写成如下的形式，可以看几年技术上的发展也基本是围绕损失函数展开，以此在有限的数据集上得到更高的识别精度。与完全样，同样的加性，同样的特征归化，工作完，同样的特征归化，工作完成比早。主要做了下两点的改进损失函数的不仅对权重进行了正则化，还对特征进行了正则化。形式做了稍微的改变，将超参数由乘法运算变成了减法运算。人脸识别中的损失函数论文原稿......”。

4、“.....可以看出决策边界由权值变量和角度的值起决定，这样子就导致了，在维度进行度量的时候，两个类别之间会出现重叠。而是指权值和特征都进行正则化。这样子决策边界就可以写成如下的形式，从而，在和夹角增加到原来的倍，是的单调函数版本由于没有对权重归化，所以它不仅可以从角度上区分不同的类，还能从权重的模上区分。当时，就是。越大，代表对该类的分类要求越高......”。

5、“.....主要做了下两点的改进损失函数的不仅对权重进行了正则化，还对特征进行了正则化。形式做了稍微的改变，将超参数由乘法运算变成了减法运算。引言人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的种生物识别技术，由于人脸识别相对于般的识别问题，存在人脸对比这样个需求，这就将人脸识别的主要方向变成了尺度学习问题而并非简简单单的分类问题。而近的特征。而人脸识别要求同人照片之间的距离尽量近......”。

6、“.....即同人之间紧凑，不同人之间分离。所以损失函数并不合适人脸识别任务。人脸识别中的损失函数论文原稿。所以，我们需要改进。经成为计算机视觉领域最热门的应用之，在我们身边，到处都有人脸识别的技术。人脸识别算法主要包含人脸检测人脸对齐人脸特征表征。这篇文章将详细介绍在人脸识别中用到的各种损失函数以及在主要人脸数据集上的测试结果。关键词人脸识别维度进行度量的时候，两个类别之间有个明确的决策边界......”。

7、“.....导致处于边缘的情况，很容易出现分类。与完全样，同样的加性失函数论文原稿。中新提出的损失函数为，表示形式为作者在文中与其他几种损失函数进行了对比，来证明此种损失函数的优势，以两钟情况的类别为例如图所示，的决策边界可以写我们可以将损失函数进步细化是系列的开创算法，表达式如下然后加强分类条件，强制让对应类别的人脸识别中的损失函数论文原稿它占的比重越大，这个样本的损失也就越小......”。

8、“.....可以有效区分类间差异，把整个人脸空间，按照人的个数进行划分，保证每个人是可分的。但是对于类内的分布没有很好的约束，并不能够有效地学习得到使得类内较为紧凑类间较离散的作用是将特征经过线性组合转化成概率，然后使用来计算损失。早期深度人脸识别方法，框架为，以超多分类这样种比较难的任务训练，强迫网络在第个层形成比较紧凑的，判别力很强的深度人脸特征人之间分离......”。

9、“.....在使用时需要注意的些特性如下通常情况下，值越大，学习到的特征区分性更强，但学习难度更大，通常取时可以取得较好的效果。针对分类问题，最小值值需满足。可以看向量，它只在正确类别上的分量为，而其他分量都为。因此损失函数可以进步转换为从以上可知，取里面的值就是这组数据正确分类的值，它占的比重越大，这个样本的损失也就越小。损失函数训练的深度特征，可以有效区分类间这些进行了特征归化......”。