AM-Softmax（Additive Margin Softmax Loss）

AM-Softmax（Additive Margin Softmax Loss）是一种在人脸识别和其他分类任务中使用的损失函数，它旨在通过向决策边界添加边距来增加类的可分离性，并使相同类之间的距离更紧凑。这种损失函数是对传统的Softmax Loss的改进，通过引入一个额外的边距项来增强模型的分类能力。

AM-Softmax Loss的核心思想是，对于每个样本，我们希望目标类别的分数不仅大于所有非目标类别的分数，而且还要大于非目标分数中的最大值加上一个预设的边距（margin）m。这样做可以使得模型在训练过程中更加关注于将不同类别的样本分开，从而提高模型的泛化能力。

数学上，AM-Softmax Loss可以表示为：

$$\mathcal{L} = \max \left( \max_{i \neq y} \{s \widetilde{z_i}\} - s \widetilde{z_y} + s m, 0 \right)$$

其中，$\widetilde{z_i}$ 是归一化后的分数，$s$ 是尺度因子，$m$ 是边距。这个损失函数通过最大化目标类别分数与非目标类别分数之间的差距来实现分类的优化。

AM-Softmax Loss与其他损失函数（如L-Softmax、A-Softmax）的主要区别在于它直接在Softmax函数的基础上添加了一个固定的边距，而其他方法可能采用不同的策略来增强类别之间的分离度。通过这种方式，AM-Softmax Loss有助于提高模型在面对复杂分类任务时的性能。