更新 12月5日汇报.md

12月5日汇报.md

@@ -88,7 +88,7 @@ $$
 总的损失为最小化样本与最相似的 K 个原型之间的距离，又最大化样本与不相似的原型之间的距离：
 
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-\Total Loss=∑_{k=1}^Kw_k⋅∥x_i−μ_k∥^2+λ⋅∑_{k=K+1}^Mmax(0,\alpha-∥x_i−μ_k∥^2)
+Total Loss=∑_{k=1}^Kw_k⋅∥x_i−μ_k∥^2+λ⋅∑_{k=K+1}^Mmax(0,\alpha-∥x_i−μ_k∥^2)
 $$
 第二项为最大化样本与不相似原型（第 K+1 到第 M 个原型）之间的距离，$λ$ 是调节两部分之间平衡的超参数，$\alpha$是推远距离的阈值。