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在深度学习用于人脸识别方面，为了提高识别的准确率，研究者提出了ArcFace技术。ArcFace通过在Softmax损失函数上添加一种角度余弦距离的margin来提高人脸识别的准确率，ArcFace始终优于SOTA，且容易实现，计算开销可忽略不计。论文：ArcFace:AdditiveAngularMarginLossforD

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余弦相似度精度问题引起的偏差余弦相似度值不等于1(实际是等于1)两个向量\(a\)和\(b\)是相同的，余弦相似度值应该是1，但是通过sklearn和numpy计算的结果却不等于1，会出现大于1或者小于1的情况，实际上余弦值应该是在[-1,1]这个区间内的。使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_simil

余弦相似性介绍余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。cosine_similarity是一种度量两个非零向量之间夹角的相似性的方法。它的计算方法如下：\(cosine\_similarity(A,