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以二分类问题为例，在分类问题中，一个batch里可能有多个正样本，多个负样本。
即不能直接假设K = 1, L = N - 1
K = 1, L = N - 1
因此不能直接把正样本的概率和作为分子，所有概率和作为分母（调用softmax_cross_entropy()实际做的事情）
详见
如何理解与看待在cvpr2020中提出的circle loss？ - 王峰的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/382802283/answer/1114719159
如何理解与看待在cvpr2020中提出的circle loss？ - Yifan Sun的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/382802283/answer/1116269890
以二分类问题为例，在分类问题中，一个batch里可能有多个正样本，多个负样本。
即不能直接假设
K = 1, L = N - 1因此不能直接把正样本的概率和作为分子，所有概率和作为分母（调用softmax_cross_entropy()实际做的事情）
详见
如何理解与看待在cvpr2020中提出的circle loss？ - 王峰的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/382802283/answer/1114719159
如何理解与看待在cvpr2020中提出的circle loss？ - Yifan Sun的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/382802283/answer/1116269890