損失函式loss大大總結
最大間隔損失主要引入了夾角cos值進行距離的度量。假設bias為0的情況下，就可以得出如上的公式。
其中fai(seita)需要滿足下面的條件。
為了進行距離的度量，在cos夾角中引入了引數m。該m為一個正整數，可以起到控制類間間隔的作用。M越大，類間間隔越大。當m=1時，等價於傳統交叉熵損失。基本原理如下面公式
論文中提供的滿足該條件的公式如下
中心損失center loss:
中心損失主要主要用於減少類內距離，雖然只是減少了累內距離，效果上卻可以表現出累內距離小了，類間距離就可以增大的效果。該損失不可以直接使用，需要配合傳統的softmax loss一起使用。可以起到比單純softmax loss更好的分類效果。
迴歸任務loss:
均方誤差mean squareerror（MSE）和L2範數:
MSE表示了預測值與目標值之間差值的平方和然後求平均
L2損失表示了預測值與目標值之間差值的平方和然後開更方，L2表示的是歐幾里得距離。
MSE和L2的曲線走勢都一樣。區別在於一個是求的平均np.mean()，一個是求的更方np.sqrt()
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