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pytorch-loss：标签平滑、AMSoftmax、模糊性、三重损失、Lovász Softmax。可能有帮助

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简介：
炬损失方面，我实现了基于标签的平滑处理功能，包括amsoftmax、giou损耗、焦点损耗以及多种形式的平滑交叉熵（如ohem损耗和pc_softmax_cross_entropy）。这些方法均基于行硬挖掘损失框架，并结合了广义软 Dice 损失及其批处理版本。此外，我还尝试引入swish、hard-swish（hswish）以及mish激活函数。 在功能实现方面，新增了一个基于CUDA的简便实现模块（支持标签平滑），并增加了指数加权移动平均（Exponential Moving Average, EMA）运算符。这些运算符均采用PyTorch CUDA扩展框架进行优化，并已通过相应文档进行了详细说明。

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