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얼굴 인식 분야에서 모델은 더 적은 차원 임베딩 기능으로 수백만 개의 얼굴 이미지를 구별하는 방법을 배우며, 그러한 방대한 정보는 단일 분기로 기존 모델에 제대로 인코딩 되지 않을 수 있다. 임베딩 기능의 품질을 향상하기 위해 여러 그룹 인식 표현을 동시에 활용하는 GroupFace라는 새로운 얼굴 인식 전문 아키텍처를 제안한다. 제안된 방법은 추가 인간 주석 없이 각 그룹에 속하는 샘플 수의 균형을 맞추는 자체 분산 레이블을 제공하고 대상 ID의 검색 공간을 좁힐 수 있는 그룹 인식 표현을 학습한다. 광범위한 절제 연구와 시각화를 보여줌으로써 제안된 방법의 효과를 입증한다. 제안된 방법의 모든 구성 요소는 계산 복잡성이 미미하게 증가하여 종단 간 방식으로 훈련될 수 있다. 제안된 방법은 LFW, YTF..