L-softmax损失函数 代码

L-softmax（Large Margin Softmax）损失函数是一种用于增强分类器边界的损失函数。它通过在原始的softmax损失函数上引入一个额外的角度约束，使得不同类别之间的边界更加明确。下面是一个示例代码，展示了如何在PyTorch框架中实现L-softmax损失函数：

import torch
import torch.nn as nn

class LSoftmaxLoss(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, margin):
        super(LSoftmaxLoss, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.margin = margin
        self.theta = nn.Parameter(torch.FloatTensor(num_classes, num_classes-1))
        nn.init.kaiming_uniform_(self.theta)

    def forward(self, input, target):
        batch_size = input.size(0)
        input_norm = torch.norm(input, p=2, dim=1, keepdim=True)
        input_normalized = input.div(input_norm.expand_as(input))

        target_onehot = torch.zeros(batch_size, self.num_classes).to(input.device)
        target_onehot.scatter_(1, target.view(-1, 1), 1)
        target_onehot.sub_(input_normalized * (1 - self.margin))

        output = input_normalized.mm(self.theta)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)

        return loss

使用时，你可以将这个LSoftmaxLoss类作为损失函数使用，例如：

num_classes = 10
margin = 4.0

loss_fn = LSoftmaxLoss(num_classes, margin)
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
loss.backward()

在这个示例中，`num_classes`表示类别的数量，`margin`表示额外的角度约束。你可以根据你的实际应用进行调整。希望这个代码能够帮助到你！