Аннотация:В работе описаны эксперименты по классификации изображений на базе CIFAR-100 с помощью сверточных нейронных сетей архитектур MobileNet, Resnet18, Resnet50, VGG19, используя различные функции потерь, а также их комбинации при обучении.
Согласно полученным результатам, классический подход с функцией категориальной кросс-энтропии даёт лучшие результаты по сравнению с применением функции ArcFace или совместно с функцией ArcFace.