if self.args.pnorm == 1: dis = F.relu( norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius_a) + torch.abs(radius_b) ) else: dis = F.relu( norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm) - radius_a ** 2 + radius_b ** 2 ) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss是分类损失吗

这段代码实现了一个距离度量损失函数，其中`loss`即为距离度量损失。该损失函数的输入为两个样本的嵌入向量（`concept_embs_a`和`concept_embs_b`）和对应的半径（`radius_a`和`radius_b`），输出为两个样本的距离度量的差与给定的边界（`self.args.margin_sub`）的差。如果输出结果为负数，则将其设为0。因此，该损失函数可以被视为一种分类损失函数，因为它惩罚了不同类别的样本之间的距离度量差异。