「PW Live」是 PaperWeekly 的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

本期 PW?Live，我們邀請到曠視科技上海研究院算法研究員程昌茂，為大家帶來Circle Loss：從對相似性優化的統一視角進行深度特征學習的主題分享。

對本期主題感興趣的小伙伴，6 月 16?日（周二）晚 7?點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

分享提綱

深度特征學習一直受到學術界的廣泛關注，眾多的損失函數被提出用于學習好的特征表示。例如，用于分類學習的 softmax cross entropy loss 及其變種 AM-Softmax（CosFace）、ArcFace 等，用于樣本對距離優化的 contrastive loss 和 triplet loss 等。

本次分享的是我們在這一問題上的研究工作 Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization (CVPR2020 Oral)。該工作從對相似性優化的統一視角解讀深度特征學習：當前的多數損失函數（包括 softmax cross entropy loss 和 triplet loss）將類內相似性 和類間相似性 配對并減小二者的差值 。

進一步，我們發現這樣的優化方式是不夠靈活的，每個相似度應當根據其當前優化狀態給予不同的優化權重。Circle Loss 以簡潔的形式實現了靈活的優化方式和明確的收斂狀態，在多項任務上取得了極具競爭力的性能。

本次分享的具體內容有：

• 深度特征學習經典范式

• 基于統一視角泛化損失函數表達

• Circle Loss的技術貢獻和性能分析

嘉賓介紹

?程昌茂?/ 曠視上海研究院研究員?

程昌茂，曠視科技上海研究院算法研究員，碩士畢業于復旦大學。研究方向為深度特征表示學習。發表過數篇計算機視覺頂級會議論文。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「PW Live」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | Circle Loss：从对相似性优化的统一视角进行深度特征学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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