arcface訓練問題分析
1、現象
使用arcface 層時，訓練前期準確率一直為0，到後面才逐漸上公升；
2、分析
從**入手
output = (y * phi) + ((1.0 - y) * cosine)
output *= s
y 是one-hot形式的真實label，phi=cos(θ+m)，cosine=cosθ，θ即特徵向量與權值向量的夾角。則：
（1） label = 0 -> y=[1, 0] -> output = [s*cos(θ1+m), s*cosθ2]
（2） label = 1 -> y=[0,1] -> output = [s*cosθ1, s*cos(θ2+m)]
然後經過softmax操作進行概率轉換；
初始時，θ1和θ2在高維空間中均接近pi/2，m一般為正數(這裡為0.05)。針對softmax的輸出使用ce-loss進行約束，形式如下：
則：(1) label = 0 -> 損失函式會朝著s*cos(θ1+m) >> s*cosθ2 的方向約束，結合cos函式在[0, pi]上的單調遞減性，則(θ1+m) 應越來越小於 θ2；但是初始時 θ1=θ2=pi/2，則θ1+m 在訓練初期都大於θ2，即訓練初期 s*cos(θ1+m) < s*cosθ2 ，即label = 0 時, prediction =1；
(2) label = 1時的情況同上
所以訓練初期：label = 0 的樣本都被判為負樣本，label = 1的樣本都被判為正樣本，所以訓練初期acc = 0%。
而隨著訓練的不斷進行，比如對於label = 0時, θ1從pi/2縮小到pi/2 -m 至更小時，則acc開始上公升。
備註：m值需為正數，它代表著類別在角度空間中的margin。若m為負數，則根據上面的分析可知：訓練初期就有θ1+m
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