《Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks》

机器学习中的一个任务是学习具有判别性的特征，使得类内距离较小，类间距离较大，或者说使得学习到的特征具有类内的紧致性和类间的分离性。传统的做法是利用contrastive loss，triplet loss，还有最近提出来的center loss+softmax。参考论文提出了large-margin softmax (L-Softmax) loss也是以此为目的，它扩展了传统的Softmax，取得了更好的效果。

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康凯@Dilusense

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2017年01月20日，发表博文。

参考文献

[2016 ICML] Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks

相关代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def angleMargin(m):
assert m > 0 and isinstance(m, int)
pts = 100
psi = np.empty(m*pts)
theta = np.empty(m*pts)
for k in range(m):
t = np.linspace(k*np.pi/m, (k+1)*np.pi/m, pts)
theta[k*pts:(k+1)*pts] = t
psi[k*pts:(k+1)*pts] = (-1)**k*np.cos(m*t) - 2*k
return theta, psi

if __name__ == '__main__':
for m in range(1, 5):
theta, psi = angleMargin(m)
plt.plot(theta, psi, label = 'm = {}'.format(m))
plt.legend(loc = 'best')
plt.xlabel(r'$\theta$')
plt.ylabel(r'$\psi(\theta)$')

正文