(1) 重みベクトルと特徴ベクトルが高次元の特徴量空間で成す角度にマージンを課す加法的角度マージンロスを提案。これは特徴量球面上の測地線長で特徴量間の距離を定義した時に導入される自然なマージンロスなので、ArcFaceと呼称。 (2) 同じく顔認識の手法であるSphereFace, CosFaceとの関係を議論、これらを含む一般的なロス関数を議論。

10個のデータセットを用いて、提案手法と既存手法を比較。ArcFaceがこれまでのSOTAをコンスタントに上回ることを示した。