标签：Loss Center 类间 差异 论文 Feature 类内

URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf
这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数，利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练，在扩大类间差异的同时缩写类内差异，提升模型的鲁棒性。

为了直观的说明softmax loss的影响，作者在对LeNet做了简单修改，把最后一个隐藏层输出维度改为2，然后将特征在二维平面可视化，下面两张图分别是MNIDST的train集和test集，可以发现类间差异比较明显，但是类内的差异也比较明显。

为了减小类内差异论文提出了Center Loss：
大专栏

标签：Loss,Center,类间,差异,论文,Feature,类内
来源： https://www.cnblogs.com/lijianming180/p/12099514.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。