Anchor Loss: Modulating Loss Scale based on Prediction Difficulty

一篇比較有意思的文章，用來增強模型對易混淆樣本的學習，有別於傳統的CE和Focal Loss。 文章鏈接：arxiv code: github why need this 理由很簡單，我們在做類似分類任務的時候，模型最終往往都會輸出一個概率，我們會在輸出的所有類別的概率中挑選其中最大的一個作爲模型的輸出。大部分情況下這種做法是沒有問題的，但對於一些易混淆的任務來說，例如圖片分類中一些看着相似但類別

>>阅读原文<<