《表1 LFW和Agedb数据库下的识别率》

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《结合改进的损失函数与多重范数的人脸识别》

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本文中，人脸识别模型训练时使用的余弦域损失函数的时间复杂度都为O（n），n为训练集的大小。在训练过程中，训练60 000个batch所使用的时间如表1所示，由于涉及到GPU调度和交互，不同算法所用时间的长短关系可能存在偏差，但基本都在同一量级上。kcosine在保证人脸识别率稳定快速增长的同时，用时没有明显增加，并且在训练用时相同时，kcosine相比于其他几种算法具备人脸识别率较高的优势。