ins_gamma loss

InsGamma Loss似乎并不是常见的损失函数名称。不过，从上下文中推测，可能是指一个与参数`gamma`相关的自定义损失函数，比如在强化学习或自适应学习率设置中常见的一种指数衰减因子（exponential decay factor）。通常，这种`gamma`会被用于控制学习过程中的动量项或者价值函数更新。

在配置文件`params.json`[^1]中提到的`gamma`可能是与训练过程中的某种衰减策略有关，比如在`optimizer`部分可能会用到它，如在`Adam`优化器中，`gamma`通常用于调整动量项：

{
    ...
    "optimizer": {
        "type": "Adam",
        "learning_rate": "lr", // 使用config中的 lr 值
        "beta1": 0.9,
        "beta2": 0.999,
        "epsilon": 1e-08,
        "gamma": "gamma", // 可能用于自适应学习率衰减
    },
    ...
}

然而，具体到`ins_gamma loss`是什么，由于信息不足，很难给出详细的介绍。如果它是一个自定义的损失函数，可能在论文或项目文档中有详细说明。如果是在网络结构中提到的，那可能是在某个特定层或模块中用来调整权重更新的行为[^2]。