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本文中对比了L-Softmax Loss 和A-Softmax loss两种变式仅作為比较。对于两种损失函数的具体介绍见后期整理的论文笔记

（L-softmax）是在ICML2016中提出的。Softmax的分类面只有一个面而L-softmax在Softmax的基础上对W和x的角度引入囸整数扩充m，使分类条件更加严苛此时分类面变成了两个，并且两个面中间存在（m-1）倍角度的间隙即命名中Large-Margin的由来。

是在CVPR2017中提出的應用在人脸识别任务中即称为。A-Softmax类似于L-softmax在原始Softmax的基础上不仅对角度添加m倍数的限制，还对A-Softmax上一层全连接层的W和b做出||W||=1和b=0两个限制由此以來，A-Softmax的分类过程仅依赖于W和x之间的角度下图为原始Softmax、添加了||W||=1和b=0限制的modified Softmax和添加了角度m限制以及W和b限制的A-Softmax的对比，每种loss的第一个图（a,c,e）是将②分类特征在坐标轴中画出来第二个图（b,d,f）将特征映射到圆上，并用箭头画出了W