3.4 深度学习特征表示学习 (如：FaceNet, ArcFace, CosFace, S...

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3.4 深度学习特征表示学习 (如：FaceNet, ArcFace, CosFace, SphereFace) 3.4 深度学习特征表示学习 (如：FaceNet, ArcFace, CosFace, SphereFace) 深度学习极大地推动了人脸识别技术的发展，其中一个关键因素是深度学习模型能够学习到高质量的人脸特征表示。传统的监督学习方法通常使用交叉熵损失函数进行分类，但在人脸识别中，目标往往不是将人脸分成预定义的类别，而是学习一个能够区分不同个体，同时对同一个人在不同光照、姿态、表情等条件下的变化保持鲁棒性的特征空间。因此，深度学习特征表示学习的目标是学习一个判别性强、泛化能力好的嵌入空间。 3.4.