摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。本文分享自华为云社区《ATKLoss论文复现与代码实战》，作者：李长安。损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单个样本上的损失结合起来，如logistic损失，hinge损失，平方损失（L2），绝对值损失（L1）等等。通过引入自由度k，损失可以更好的拟合数据的不同分布。当数据存在多分布或类别分布不均衡的时候，最小化平均损失会牺牲掉小类样本以达到在整体样本集上的损失最小；当数据存在噪音或外点的时候，最大损失对噪音非常
