そんな時は、論文を読むしかありません。下のグラフを見てください。このグラフを見ると、AdaCosにおいて、同じクラスのコサイン類似度は大きく、逆に異なるクラスのコサイン類似度がグラフ中もっとも小さいことがわかります。注目すべきは横軸です。ArcFaceよりAdaCosが優れた値を示すのは、2万epoch以降です。いや、横軸がepochとは書いてません。ミニバッチかもしれない。それでもエグい数字です。これだったらArcFaceの方がお手軽ではないかと思いました。いうわけで解散!...でもいいんですけど、AdaCosの論文には「固定スケーリングファクター」なるものも紹介されています。それを試してみてからでも遅くはありません。AdaCos)の、イテレーションにおける縦軸がどこにも書いてない。AdaCos論文より。実装2パターンを用意しました。loss_test.pydatasetMNIST手書き数字の10クラス分類問題。