Gaussian Mixture Loss
Gaussian Mixture Loss 前言 該論文思考了深度神經網絡提取的特徵與類別之間的關係，假設學習到的特徵服從高斯混合分佈，提出了高斯混合損失函數，同時提高了特徵的類內緊湊性和類間可分離性（intra-class compactness and inter-class separability）。 Gaussian Mixture Loss 1 假設：特徵服從高斯混合分佈。 有K個類別
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