損失函式一般有四種形式
0-1
平方（l2）
絕對值（l1） 對數
其中平方與絕對值是適用與所有metric情形的
比如最小二乘（本質是找個線性流形去投影）和knn（區別在於最小二乘規定了線性可分假設，knn則是區域性的乙個constant function）
0-1是最一般的形式
但也可以用於metric情形
但對於01而言是discrete metric
本質上來說是因為離散度量生成的拓撲沒啥用（體現：01的損失函式不好進行最大最小優化）
0-1損失函式可推導出bayesian classifier、
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關於a softmax具體內容請參考 sphereface deep hypersphere embedding for face recognition by weiyang liu,yandong wen,zhiding yu,ming li,bhiksha raj and le song。關於...
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