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核心问题：人脸识别中的“类内差异”和“类间差异”
想象你在教一个小朋友认人：
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类间差异（不同人之间的区别）：
- 目标：让小朋友能分清“爸爸”和“妈妈”。
- 方法：指着爸爸说“这是爸爸”，指着妈妈说“这是妈妈”。
- 对应DeepID1：只用SoftmaxLoss训练模型分类，模型只学会“爸爸和妈妈是不同的人”。
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类内差异（同一个人的不同状态）：
- 问题：如果爸爸换了发型、戴上口罩，小朋友可能认不出来了（因为训练时没见过这种样子）。
- 对应DeepID1的缺陷：模型没学过“同一个人不同照片的特征要相似”，所以容易误判。
DeepID1为什么不够好？
场景1：同一人误判（类内差异大）
- 例子：
训练时只有爸爸的正面照，测试时输入爸爸的侧脸照。- DeepID1可能输出：“这不是爸爸”（因为侧脸特征和正面特征差异大）。
- 本质：模型没被要求“爸爸的不同照片特征必须接近”。
场景2：不同人误判（类间差异小）
- 例子：
训练时没有“双胞胎”数据，测试时遇到双胞胎兄弟。- DeepID1可能输出：“这两人是同一个人”（因为特征偶然接近）。
- 本质：模型只保证已知类别分得开，但无法处理未知类别的相似性。
DeepID2的改进：加一个“验证老师”
DeepID2在SoftmaxLoss（分类老师）基础上，新增了一个验证Loss（L2/L1 Loss），相当于第二个老师：
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SoftmaxLoss老师：
- 负责教模型“分清不同人”（类间差异）。
- 比如：“爸爸和妈妈的特征距离要远”。
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L2/L1 Loss老师：
- 负责教模型“同一个人的不同照片要相似”（类内差异）。
- 比如：“爸爸的正面照和侧脸照的特征距离要近”。
实际效果对比
| 情况 | DeepID1（只有Softmax） | DeepID2（Softmax + L2/L1） |
|---|---|---|
| 同一人的不同照片 | 可能误判为不同人（特征差异大） | 更可能正确识别（特征被强制接近） |
| 不同人的相似照片 | 可能误判为同一人（特征偶然接近） | 更可能正确区分（类间差异被保持） |
再举个栗子🌰
假设人脸特征是“身高”：
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DeepID1：
- 只要求“爸爸身高>180cm，妈妈身高<160cm”（类间差异）。
- 但爸爸有时穿鞋（+5cm）、有时光脚（-5cm），模型可能把穿鞋和光脚的爸爸当成两个人。
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DeepID2：
- 额外要求“爸爸的身高波动必须小”（类内差异），比如强制穿鞋和光脚的身高差<3cm。
- 同时保持“爸爸和妈妈的身高差>20cm”（类间差异）。
总结
- DeepID1：单任务（分类），可能“粗心大意”。
- DeepID2：双任务（分类+验证），既“火眼金睛”又“心细如发”。
- 关键：通过联合优化，模型在未知数据（如新角度、新表情）上更鲁棒。
类似生活中：不仅要学会区分苹果和橘子（类间差异），还要知道“青苹果和红苹果都是苹果”（类内差异）。