CenterLoss在Mnist数据集上的实现

centerloss，顾名思义，中心损失函数，它的原理主要是在softmax loss的基础上，通过对训练集的每个类别在特征空间分别维护一个类中心，在训练过程，增加样本经过网络映射后在特征空间与类中心的距离约束，从而兼顾了类内聚合与类间分离，centerloss只是一个辅助损失函数，softmaxloss才是主打，但softmaxloss只能简单的将类分开，还得加上centerloss这一个强力辅

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