【方向整理】损失函数改进方法

首先感谢原文作者: https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/76946358

1. 总结

看过五种基本的损失函数改进之后，对损失函数的改进方向有了一个基本的认识。
这五个方向的改进大概分为两类，1，2，3，5一类，4一类

1. 1.2.3.5 角度化改进与中心点改进
   这一类改进方法的核心是尽可能使同一类分类结果集中，不同类分类结果分散。
   1，2，5一脉相承，核心思路是关注向量之间的角度，通过限制角度范围提高训练难度，增强测试时候的准确度。
   2则是为各个分类添加一个类核心，将元素与核心的距离加入到损失函数的考虑中来。
2. 4给予不同分类结果不同的权重
   简单的分类问题，其损失函数所占比重较低。比较困难的分类问题，损失函数所占比重较高。

现在觉得，在进一步深入探究损失函数的作用之前，必须着手尝试搭建一个简单的神经网络，直观地加深各个参数的变化对最终训练结果的影响。

2.各个损失函数的笔记

2.1 Large Margin SoftMax loss

其中公式φ的定义为：

D函数是一个单调递减函数，而且D(Π/m)=cos(Π/m)

2.2 Center Loss

2.3 Angular Softmax Loss

关于参数m的选择，作者说明了：
对于二分类，m需要满足m_min > 2+√3
对于多分类，m需要满足m_min > 3

2.4 Focal Loss

这是一个思路不同的Loss改进方法，目标是使错误分类的样例对最后结果造成更大影响。正确样例尽量忽略。

2.5 Additive Angular Margin Loss

在角度空间上为角度加上了m，而不是之前的*m

2.6 LCML

由腾讯人工智能实验室提出的损失函数，由上面的绿色曲线表示，可以看出其训练难度与5大致持平，而且在角度极大时难度不会下降。
其不同之处在于用于造成空白（margin）的参数m添加在了cos空间上

注意它与5的区别，实际操作时效果差别也不大