1. 介绍
论文地址：ComboLoss for Facial Attractiveness Analysis with Squeeze-and-Excitation Networks
代码：lucasxlu/ComboLoss
针对问题：年龄估计、面部吸引力估计中loss的设置
年龄估计与面部吸引力估计既不属于回归问题，也不属于分类问题；
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回归问题的回归曲线是静态的，而年龄估计是 每个人服从单独的回归曲线，是动态的；
-
标签间存在模糊的信息， 使得这些任务不同于传统的分类任务， softmax仅仅强调了类间差异的最大化，却忽略了年龄问题本身的连续性。
主要贡献：ComboLoss
年龄估计与面部吸引力估计既不属于回归问题，也不属于分类问题，因此也不好简单使用这些任务的loss函数，ComboLoss主要是综合了回归、分类与期望三个loss。
2. 方法
回归：MSE
分类：CE
期望：
ComboLoss：
网络结构：
最后
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