论文：“Probabilistic Face Embeddings”
1、大致流程是，先训练模型，再固定模型参数，finetune不确定性分支，损失是相同人之间的MLS越大越好。
1a、不确定性分支由两个全连接层构成，详见：
1b、MLS 指 mutual likelihood score，具体公式如下：
1c、损失函数如下：
2、加入不确定性的特征融合。不确定性和质量成反比，当不同维度的不确定性相同，即退化成按质量的特征融合。
版权声明：本文为blueblood7原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。