HyperML

먼저 읽어야 하는 paper : https://arxiv.org/pdf/1704.08063.pdf 얼굴인식의 정확도를 높이기 위한 페이퍼는 끝이 없이 나오는 것 같다. Alex와 Hinton이 ImageNet 논문을 NIPS에서 낸 12년도 이후 초기엔 CNN을 softmax classifier로 분류하다가 metric learning이 나오고 나서는 inter-class의 거리는 벌리고, intra-class끼리는 좁히는(둘 다 혹은 둘 중 하나만) center loss니 triplet loss니 하는 것들이 유행을 이끌었다. 이후 직각좌표 공간이 아닌 각좌표 공간을 도입한 논문이 나왔다. 얼굴 인식에 자주 사용되는 cosine similarity는 벡터간의 거리를 magnitude가 아닌 angle ..