論文實現疑問 之 “RegularFace Deep Face Recognition via Exclusive Regularization”

疑問1：假設有10萬個類，特徵維度是512，權重矩陣 爲 (100K * 512)，爲 (100K *100K) = 10G，用float保存，要40G，怎麼保存？

疑問2：一方面讓特徵靠近類中心，一方面把不同的類中心推開，能收斂嗎？ 就象在contrastiveloss 中，如果同時使用正反例對子，一方面讓正例對子（來自相同類）不斷靠近，一方面讓反例對子（來自不同類）不斷遠離，收斂效果就不好，不如只用正例對子+softmaxloss好。