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绘制MNIST二维特征分布

打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新

1.为何绘制出的特征分布只在第一象限


在看center loss论文的时候，自己随便构建了一个网络绘制softmax二维特征，但是绘制出的特征分布一直如上图所示，跟论文当中完全不一样。直到我看到Sphereface论文Appendix A，当中说到之所以会出现这种第一象限分布的特征，是因为embedding层加了relu激活，因为relu：max（0，x）会将负数置0。果不其然，去掉relu后就绘制出了如下所示的特征分布。

2. Modified Softmax

相比softmax，Modified Softmax可以让特征之间明确地按角度区分开。

3. Angular Margin Softmax

可以看到，a-softmax不光把特征由角度区分开来，而且更好地控制了特征间的角度距离。即高内聚，低耦合。

3. 特征分布以原点(0,0)为中心

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