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#274
summarized by : Kazuki Maeno
どんな論文か？
顔画像は品質の違いにより認証が容易なもの・困難なものがある.特徴のMagnitudeが品質を表すような特徴表現が得られるよう、従来のSOTA手法であるArcFaceをベースに、品質aに応じて①マージンmを可変にする関数m(a)、②Magnitudeが品質を示すようにする関数g(a)を導入した損失関数を提案.
新規性
顔画像品質(≒認識の容易性)を損失関数に組み込んだ初めての手法
結果
複数の顔認証データセットで性能を改善.顔画像データのクラスタリングにおいても有効性を確認.
その他（なぜ通ったか？等）
問題設定がわかりやすい。シンプルな手法ながら効果が出ている。手法の効果に対する分析が豊富。
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