摘要交叉熵是深度学习中非常常用的一种损失，通过交叉熵学到的特征表示会有比较大的类内的多样性。因为传统的softmax损失优化的是类内和类间的差异的最大化，也就是类内和类间的距离（logits）的差别的最大化，没有办法得到表示类别的向量表示来对类内距离进行正则化。之前的方法都是想办法增加类内的内聚性，而忽视了不同的类别之间的关系。本文提出了Radial Basis Function（RBF）距离来代

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