该论文提出了一种统一阈值的样本到样本损失（USS损失）用于人脸识别，证明了其高效性，并与样本到类别损失协同工作。训练的人脸模型UniTSFace表现优异，超越了多种先进方法。

重拾 BCE Loss 用于均匀分类
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