最近專案中需要 center loss 提公升模型的效果，但是 center loss 的實現就有點不確定，看了很多的部落格，基本都是臆測，還是看原始碼來的實在。下面就大致說下 center loss 的實現：
類別中心是動態變化的麼？如何進行變化？
（1）是每個epoch結束後使用所有的樣本重新聚類計算得到樣本中心麼？
（2）在每個batch內計算動態變化得到聚類中心
當然是第二種方式，第一種方式太過於直白，最大的問題就是更新的太滯後了，基本上業界沒有這樣用的。
那麼第二種方式該如何實現？每個batch內不一定包含所有的類別影象，維護乙個引數矩陣？如何初始化？如何得到類別中心點（聚類還是求均值？）？
確實需要乙個引數矩陣來維護並更新我們得到的聚類中心，常規能想到的方式就是自定義乙個layer，然後再layey種定義引數矩陣等等，最終加入模型進行訓練.
還有一種更為簡潔的方式就是使用 embedding 層的方式進行輔助訓練，embedding 層不僅僅可以實現乙個維度的對映，而且最重要的是該層裡面也有引數，是乙個可以被訓練的層，因此一切到這裡就可以結束了ÿ
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