marginal loss

边际损失（marginal loss）在深度学习中主要用于增强模型对样本瑕疵和正常模式区分的能力。它通过在高级特征空间中定义边缘约束（margin constraints），确保缺陷类和正常类样本之间存在明确的边界或间隔。这样做的目的是为了提高模型在面对真实世界中可能存在的一些不完美（瑕疵）样本时的鲁棒性。

具体来说，在训练过程中，如果我们在图像识别任务中，除了标准的二分类交叉熵损失[^1]，还会引入边际损失。这可能表现为在每个类别（如瑕疵和非瑕疵）附近设定一个区域，使得模型预测在这两个类别的边界上的样本得分差异达到预设的阈值，以此来提升模型区分能力。

举个简单的例子，如果我们有一个瑕疵检测网络，边际损失可能会看起来像这样：

# 假设y_pred是模型对于瑕疵图像的置信度分数，y_true是标签(0代表非瑕疵，1代表瑕疵)
# 边际损失函数
def margin_loss(y_pred, y_true, margin):
    return binary_cross_entropy_loss(y_pred, y_true) + L1_distance(y_pred, (1 - y_true) * margin)

# 训练过程
optimizer.zero_grad()
loss = margin_loss(model.predictions, targets, predefined_margin)
loss.backward()
optimizer.step()

其中`L1_distance`表示计算得分与边缘距离的绝对差，`predefined_margin`是预先设定的边界宽度。