这里简单的记录在人脸识别/声纹识别中常用的分类loss。详细原理可以参考其他博客。
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L-softmax A-softmax AM-softmax
L-softmax ：基于softmax加入了margin， Wx 改写为||w|| ||x||cos(角度)，将角度变为了m 角度
A-softmax ：a=Angular，归一化||w||为1，b=0，W*x 变成了cos(theta)，只优化角度
AM-softmax : 将A-softmax中的角度乘法，改为了cos角度之后做减法，好像实现等于CosFace，只不过分析角度不同
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ArcFace CosFace SphereFace
arcface sphereface cosface都在上面的基础上添加了margin，但是margin添加的位置不同；
arcface直接作用于角度加法，使得类内角度尽量小；
sphere直接作用于角度乘法，使得类内角度尽量小；
cosface直接作用于cos角度计算之后，做减法，使得(cos角度)越大越好;