Center-Loss

本文主要是介绍Center-Loss，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

摘要

• 这篇博客是对论文A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition的总结。这篇论文中，作者提出了一种新的辅助损失函数(center loss)，结合 softmax交叉熵损失函数，在不同数据及上提高了识别准确率。

简介

• 卷积神经网络在许多领域都取得了state-of-the-art的结果，包括检测，识别等。通常情况下，CNN作为特征提取器提取deep features(最后一个隐层的输出)用于之后的识别/确认。在诸如动作识别、场景识别情况下，可能的测试样本类别包含在训练集中(closed-set)，这种情况下模型性能下降较小；在人脸识别中，因为我们不可能实现收集所有人的人脸图像，因此在使用中总会遇到不在训练集中的人脸，这种情况下就要求CNN提取的deep features不仅是可分的，而且要具有较高的判别度。

相关工作

• 基于triplet loss的image pair方法
  在这种方法中，训练样本两个样本对pair_1 : (positive_1, positive_2), pair_2 : (positive_1, negative_1)，训练的目标是使得pair_1之间的距离小于pair_2之间的距离。这种方法的缺点在于样本对的数量会爆炸，假设有10个人，每个人10张图片，则共有81000($C^1_ {10}C^2_ {10}C^1_ {2}C^1_ {90}$)个样本对。
• 基于孪生网络的方法
  着这种方法中，训练时输入一对图片，标签为0或者1,0表示图片属于不同的人，1表示图片属于相同的人。训练的目标在于使得属于同一个人的图片距离尽可能小，属于不同人的图片距离尽可能大。与triplet loss相同，这种方法同样面临样本对爆炸的可能。假设有10个人，每个人10张图片，则共有900($C^1_{10}C^2_{10} + C^2_{10}C^1_{10}$)个样本对。

提出的方法

• 通常在用CNN做人脸识别等分类问题时，我们通常采用softmax交叉熵作为损失函数，在close-set测试中模型性能良好，但在遇到unseen数据情况下，模型性能会急剧下降。在做分类时，模型的最后一层通常是全连接(很难不用全连接而使得最后一层的维度刚好和类别数相等)，可以将最后一层看做线性分类器。一个直观的感觉是：如果模型学到的特征判别度更高，那么再遇到unseen数据时，泛化性能会比较好。为了使得模型学到的特征判别度更高，论文提出了一种新的辅助损失函数，之说以说是辅助损失函数是因为新提出的损失函数需要结合softmax交叉熵一起使用，而非替代后者。两种损失函数如下所示：
  
  

• 在结合使用这两种损失函数时，可以认为softmax交叉熵负责增加inter-class距离，center-loss负责减小intra-class距离，这样学习到的特征判别度会更高。

实验

• 作者在LFW和YTF上做了对比试验，结果如下表：
  

• 从表中可以看出，在这两个数据集上，论文提出的方法取得了最高的acc。

结论

• 虽然新提出的方法取得了良好的结果，但是也有一些不足之处，最麻烦的地方在于如何选择训练样本对。在论文中，作者也提到了，选取合适的样本对对于模型的性能至关重要，论文中采用的方法是每次选择比较难以分类的样本对重新训练，类似于hard-mining。同时，合适的训练样本还可以加快收敛速度。

引用

1. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
2. Linear classifier
3. Closed set

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