什么是中心损失

什么是中心损失？

中心损失（Center Loss）是一种用于人脸识别和图像分类的监督学习损失函数。它旨在将相似的数据点（例如同一人的不同照片）映射到彼此靠近的特征空间中。中心损失在训练过程中维护一个中心向量矩阵，每个类别对应一个中心向量。在每次训练迭代中，该损失会计算当前样本的特征向量与其对应中心向量之间的欧氏距离，并通过反向传播更新该样本所属类别的中心向量，以便更好地聚类相似样本。相比于传统的softmax交叉熵损失，中心损失可以更好地处理类内差异和类间距离，因此在人脸识别和图像分类等任务中，可以取得更好的效果。