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ArcFaceにおけるマージンmが極端に小さい理由

質問内容

Pythonを用いたArcFaceの実装についてです。

パラメータチューニングの結果、マージンmの値が5.00e-4とほぼゼロに近い値になってしまいました。
しかし、テストの正解率は100%であり精度は充分です。

これはクラス間に5.00e-4だけマージンを設ければ識別できるようなタスクであり,元々クラス間の距離がある程度離れているような簡単なタスクであったと言う解釈になるのでしょうか。

あまりにもマージンmが小さかったためその理由を質問させていただきました。

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

クラス数:30
データ数:Training/15000, Test/100

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1Answer

リンクされている記事を読むと、マージンmを小さくするほど、分類タスクとしては簡単になるように見えます。

通常の学習では、とりあえず正解クラスの代表ベクトルWyiWyiとのなす角θyiθyiが、他のクラスのものより小さくなれば良いやくらいの感覚だったのが、なんと他のどのクラスの代表ベクトルとの角度よりも、θyiθyiがmm以上のマージンを持って小さくないと駄目ということになってしまいました!

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