最先端の深顔認識方法は、ほとんどがソフトマックスベースのマルチクラス分類フレームワークでトレーニングされています。人気があり効果的であるにもかかわらず、これらの方法には、経験的なパフォーマンスを制限す

arxiv_reader のブックマーク 2022/04/12 12:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4718054981549540322/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.01513v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.01513v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.01513v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SphereFace2：深部顔認識に必要なのは二項分類だけです</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22face%20recognition%22">face recognition</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最先端の深顔認識方法は、ほとんどがソフトマックスベースのマルチクラス分類フレームワークでトレーニングされています。人気があり効果的であるにもかかわらず、これらの方法には、経験的なパフォーマンスを制限す</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220412#bookmark-4718054981549540322"><span class="datetime-body">2022/04/12 12:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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