首先來看公式：
我們知道alpha 是用來平衡正負樣本的，而**裡面的給的alpha=0.25 ，而真實正負樣本的比例在1000：1以上，作者反而縮小正樣本的損失，why?
在自己應用到其他場景的情況下，發現結果不僅如人意，後面將正負樣本的損失分開視覺化來看
通過上圖可以發現正樣本的損失要遠大於負樣本的損失 why?
這裡主要是因為分類卷積的初始化，**裡把所有樣本概率初始化為0.01，而負樣本的損失-（0.01）**2*log(1-0.01)=1e-6
所以負樣本的在初始化的時候損失是非常小的，pytorch初始化如下
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