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顔認証におけるいろいろな損失関数(Loss function) - ユニファ開発者ブログ
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こんにちは、iOSエンジニアのしだです。いつの間にかR&Dチームとして1年経ってしまいました。R&Dという... こんにちは、iOSエンジニアのしだです。いつの間にかR&Dチームとして1年経ってしまいました。R&Dというと社内でも何をやっているか理解しづらい部署であり、いよいよ社内でもぼっち感がでてきました。 ここ最近は、顔認証(Face Recognition)ばかりやっていて、iOSからも同僚からもだいぶ離れてしまいさびしさも感じられる今日このごろです。 今回は、顔認証におけるディープラーニングで学習する際に用いられる損失関数についてどのような違いがあるか見てみたいと思います。 損失関数(Loss function) 顔認証は、この顔とあの顔が同一人物かどうか、顔の特徴量を使って同定することです。 この顔の特徴量は、ディープラーニングを用いて学習して、最終的に埋め込みベクトル化(Embeddings)することが多いです。 この顔の特徴ベクトルをうまく学習するための損失関数には、通常の分類タクスで用