视觉 Transformer iris 识别中优化器的敏感性：Adamw vs Sgd vs Rmsprop
计算机视觉与模式识别
2025-12-01 v1 统计计算
摘要
生物识别身份认证的安全性正随着数字身份系统的扩展而日益重要。虹膜识别因其独特且稳定的纹理模式而具有高可靠性。近期在深度学习，特别是 Vision Transformer (ViT) 的发展，显著提升了视觉识别性能。然而，优化器选择对 ViT 基于生物识别系统影响尚未得到充分研究。本文评估了不同优化器如何影响 ViT 用于虹膜识别的准确性和稳定性，为增强生物识别识别模型的鲁棒性提供了见解。
引用
@article{arxiv.2511.22994,
title = {Optimizer Sensitivity In Vision Transformerbased Iris Recognition: Adamw Vs Sgd Vs Rmsprop},
author = {Moh Imam Faiz and Aviv Yuniar Rahman and Rangga Pahlevi Putra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.22994},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 5 figures