上面代码是对arcface论文原理的复现。跑通这个代码是需要有真实数据的，例子中用MNIST数据集(这个数据集比较经典)来测试的。当然，如果你有自己的数据集，也可以用自己的数据集跑(手写一个Dataset继承官方的Dataset，然后加载自己的数据集即可)。
ArcFaceLoss和CenterLoss的代码实现手动实现ArcFaceLoss和CenterLoss，并用来训练MNIST数据。 导入相关库 实现ArcFaceNet和CenterLossNet ArcFaceLoss参考...
1.认识CUDA编程 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(Compute Unified Device Architecture, 统一计算设备架构)[https:/...
本文为《你努力的最坏结果,也就是大器晚成》升级版2.0，增加了一些新内容，都是和如何高效学习有关的内容，但这只是一个入门，每一项推荐的方法都需要再深入的学习，才能帮助你掌握这...
目录： 1.相关概念1）IoU(Intersection over Union)2）Precision和Recall 2.mAP(mean Average Precision...
目录： 1.GCC是什么？ 2.在容器(Linux系统)中安装GCC 3.GCC的编译过程 4.Makefile简易教程 1.GCC是什么？ 说到GCC，就不得不提GNU计划...
目录： 1.拉取Ubuntu镜像并启动Docker容器 2.进入容器，安装一些必要的软件：sudo、vim、wget、ssh等 3.远程连接Docker容器 4.镜像拷贝 1...
Docker并非是一个通用的容器工具，它依赖于已存在并运行的Linux内核环境。如果想在其他系统上部署Docker，就必须先安装一个Linux环境(可使用VMware Wor...
计算图 计算图：用来描述运算的有向无环图。计算图有两个主要元素：节点(Node)和边(Edge)。节点：表示数据，如向量、矩阵、张量等。边：表示运算，如加、减、乘、除、矩阵乘...
手动实现ArcFaceLoss和CenterLoss，并用来训练MNIST数据。 导入相关库 实现ArcFaceNet和CenterLossNet ArcFaceLoss参考...
目录： 1.什么是神经网络 2.前向传播(Forward Propagation) 3.误差的反向传播(Back Propagation，即BP算法) 4.手动实现一个基本的...
离散变量预测，称之为分类；连续变量预测，称之为回归。 本文总结，通过极大似然估计得到： 1）线性回归的代价函数为均方误差。 2）逻辑回归的代价函数为(经过映射后的)二元交叉熵...
不是吧亲，这个公式是根据极大似然估计推导出来的，不是随便写的。
3. 代价函数为什么选择均方误差，而不用“正确分类的图片的数量”？有其他的选择么？因为在神经网络中，被正确分类的图像数量所关于权重和偏置的函数并不是一个平滑的函数。对权重和偏置做出的微小变动完全不会影响被正确分类的图像的数量。这会导致我们很难去解决如何改变...
