總結smooth L1爲什麼好！
smooth L1 loss能從兩個方面限制梯度： 當預測框與 ground truth 差別過大時，梯度值不至於過大； 當預測框與 ground truth 差別很小時，梯度值足夠小。 考察如下幾種損失函數，其中 損失函數對 x 的導數分別爲： 觀察 (4)，當 x 增大時 L2 損失對 x 的導數也增大。這就導致訓練初期，預測值與 groud truth 差異過於大時，損失函數對預測值的梯度十
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