原文鏈接： https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/76946358
這篇博客主要列個引導表，簡單介紹在深度學習算法中損失函數可以改進的方向，並給出詳細介紹的博客鏈接，會不斷補充。
1、Large Marge Softmax Loss
ICML2016提出的Large Marge Softmax Loss（L-softmax）通過在傳統的softmax loss公式中添加參數m，加大了學習的難度，逼迫模型不斷學習更具區分性的特徵，從而使得類間距離更大，類內距離更小。核心內容可以看下圖：
詳細瞭解可以參看：損失函數改進之Large-Margin Softmax Loss
2、Center Loss
ECCV2016提出的center loss是通過將特徵和特徵中心的距離和softmax loss一同作爲損失函數，使得類內距離更小，有點L1，L2正則化的意思。核心內容如下圖所示：
詳細瞭解可以參看：損失函數改進之Center Loss
3、Angular Softmax Loss
CVPR2017提出的A-softmax loss（angular softmax loss）用來改進原來的softmax loss，並將A-softmax loss用於人臉識別，這就是SphereFace，作者還是Large margin softmax loss的原班人馬。A-softmax loss簡單講就是在large margin softmax loss的基礎上添加了兩個限制條件||W||=1和b=0，使得預測僅取決於W和x之間的角度。核心思想可以參看下面這個圖。
詳細瞭解可以參看：SphereFace算法詳解
4、Focal Loss
Focal loss是Facebook的RBG和Kaiming大神在ICCV2017的best paper，主要是改進了目標檢測（object detection）算法的效果，在COCO數據集上的AP和速度都有明顯提升。核心思想在於概括了object detection算法中proposal-free一類算法準確率不高的原因在於：類別不均衡。於是在傳統的交叉熵損失上進行修改得到Focal Loss。
詳細瞭解可以參看：Focal Loss
5、Additive Angular Margin Loss
這篇文章提出一種新的用於人臉識別的損失函數：additive angular margin loss，基於該損失函數訓練得到人臉識別算法ArcFace（或者叫InsightFace）。ArcFace的思想（additive angular margin）和SphereFace（angular softmax loss）以及不久前的CosineFace（additive cosine margin ）有一定的共同點，重點在於：在ArchFace中是直接在角度空間（angular space）中最大化分類界限，而CosineFace是在餘弦空間中最大化分類界限，這也是爲什麼這篇文章叫ArcFace的原因，因爲arc含義和angular一樣。
公式如下：
