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#709
summarized by : Tenga Wakamiya
どんな論文か？
顔のデータセットはノイズがたくさん含まれている．本論文ではAM-Lossの教師あり学習をするために，トレーニングサンプルデータに対して重み付けをする手法を採用した顔認識学習パラダイムを提案した．
新規性
cosθ分布の確立に基づいてサンプルの重みを調整し、学習したモデルのロバスト性を向上させる．ノイズに関する情報がなくても，大規模な顔のデータセットを使用して高性能なモデルを学習することができた．
結果
ノイズの多いデータセットでも直接学習することに成功し，同じサイズのノイズが少ないデータセットで学習されたモデルと同等の性能があった．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/huangyangyu/NoiseFace でコードの取得可能
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