EERLoss:训练深度生物特征模型的新型损失函数

EERLoss: A Novel Loss Function for Training Deep Biometric Models. A Case Study in Keystroke Dynamics

精选理由

这篇论文直接优化EER指标,在18.5万人击键数据上EER降了30%,训练还更快,做生物识别的值得一看。

AI 摘要

该论文提出EERLoss,一种可微且任意精度的等错误率(EER)近似损失函数,直接优化生物特征验证的主要评价指标。在KVC-onGoing基准上测试,涵盖超18.5万被试的击键动力学数据。消融实验表明EERLoss优于现有损失函数,且收敛更快。用EERLoss重新训练KVC-winning架构后,EER相对降低约30%,显著超越原SOTA。

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该论文提出EERLoss,一种可微且任意精度的等错误率(EER)近似损失函数,直接优化生物特征验证的主要评价指标。在KVC-onGoing基准上测试,涵盖超18.5万被试的击键动力学数据。消融实验表明EERLoss优于现有损失函数,且收敛更快。用EERLoss重新训练KVC-winning架构后,EER相对降低约30%,显著超越原SOTA。

arXiv cs.LGDeep learning approaches to biometric verification are commonly trained by optimizing indirect objectives, creating a misalignment between the optimization process and the primary evaluation metric, typically the Equal E