Hackathon No.14

docs/api/paddle/nn/MultiLabelSoftMarginLoss_cn.rst

@@ -0,0 +1,47 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_MultiLabelSoftMarginLoss:
+
+MultiLabelSoftMarginLoss
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight:Optional=None, reduction: str = 'mean', name:str=None)
+
+该接口用于创建一个 MultiLabelSoftMarginLoss 的可调用类，MultiLabelSoftMarginLoss 计算输入 `input` 和 `label` 间的 `margin-based loss` 损失。
+
+
+损失函数按照下列公式计算
+
+.. math::
+    \text{loss}(x, y) = \sum_{ij}\frac{\max(0, 1 - (x[y[j]] - x[i]))}{\text{x.size}(0)}
+
+如果添加权重则再乘以对应的权重值
+
+
+最后，会添加 `reduce` 操作到前面的输出Out上。当 `reduction` 为 `none` 时，直接返回最原始的 `Out` 结果。当 `reduction` 为 `mean` 时，返回输出的均值 :math:`Out = MEAN(Out)` 。当 `reduction` 为 `sum` 时，返回输出的求和 :math:`Out = SUM(Out)` 。
+
+
+参数
+:::::::::
+    - **weight** (Tensor，可选) - 手动设定权重，默认为None
+    - **reduction** (str,可选) - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: ``'none'``, ``'mean'``, ``'sum'`` 。默认为 ``'mean'``，计算 Loss 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 Loss 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回原始Loss。
+    - **name** (str，可选) - 操作的名称（可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+输入
+:::::::::
+    - **input** (Tensor): - 输入 Tensor，维度是 [N, *], 其中 N 是 batch size， `*` 是任意数量的额外维度。数据类型为：float32、float64。
+    - **label** (Tensor): - 标签，维度是 [N, *], 与 ``input`` 相同，Tensor 中的值应该只包含 1 和 -1。数据类型为：float32、float64。
+
+形状
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - :math:`[N, *]` , 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。数据类型是float32、float64。
+    - **label** (Tensor) - :math:`[N, *]` ，标签 ``label`` 的维度、数据类型与输入 ``input`` 相同。
+    - **output** (Tensor) - 输出的Tensor。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出的维度为 :math:`[N, *]` , 与输入 ``input`` 的形状相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``, 则输出的维度为 :math:`[1]` 。
+
+
+返回
+:::::::::
+    返回计算 MultiLabelSoftMarginLoss 的可调用类。
+
+
+代码示例
+:::::::::
+COPY-FROM: Paddle.nn.MultiLabelSoftMarginLoss

docs/api/paddle/nn/Overview_cn.rst

@@ -260,7 +260,8 @@ Loss层
     " :ref:`paddle.nn.SmoothL1Loss <cn_api_paddle_nn_SmoothL1Loss>` ", "平滑L1损失层"
     " :ref:`paddle.nn.TripletMarginLoss <cn_api_paddle_nn_TripletMarginLoss>` ", "TripletMarginLoss层"
     " :ref:`paddle.nn.TripletMarginWithDistanceLoss <cn_api_paddle_nn_TripletMarginWithDistanceLoss>` ", "TripletMarginWithDistanceLoss层"
-
+    " :ref:`paddle.nn.MultiLabelSoftMarginLoss <cn_api_paddle_nn_MultiLabelSoftMarginLoss>` ", "多标签Hinge损失层"
+
 .. _vision_layers:
 
 Vision层
@@ -483,6 +484,7 @@ Embedding相关函数
     " :ref:`paddle.nn.functional.margin_cross_entropy <cn_api_paddle_nn_functional_margin_cross_entropy>` ", "支持 ``Arcface``，``Cosface``，``Sphereface`` 的结合 Margin 损失函数"
     " :ref:`paddle.nn.functional.triplet_margin_loss <cn_api_paddle_nn_functional_triplet_margin_loss>` ", "用于计算TripletMarginLoss"
     " :ref:`paddle.nn.functional.triplet_margin_with_distance_loss <cn_api_paddle_nn_functional_triplet_margin_with_distance_loss>` ", "用户自定义距离函数用于计算triplet margin loss 损失"
+    " :ref:`paddle.nn.functional.multi_label_soft_margin_loss <cn_api_nn_functional_multi_label_soft_margin_loss>` ", "用于计算多分类的hinge loss损失函数"
 
 .. _common_functional:
 

docs/api/paddle/nn/functional/multi_label_soft_margin_loss_cn.rst

@@ -0,0 +1,43 @@
+.. _cn_api_paddle_nn_functional_multi_label_soft_margin_loss:
+
+multi_label_soft_margin_loss
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.nn.functional.multi_label_soft_margin_loss(input, label, weight:Optional=None, reduction: str = 'mean', name:str=None)
+
+该 APIs 计算输入 `input` 和 `label` 间的 `margin-based loss` 损失。
+
+
+损失函数按照下列公式计算
+
+.. math::
+    \text{loss}(x, y) = \sum_{ij}\frac{\max(0, 1 - (x[y[j]] - x[i]))}{\text{x.size}(0)}
+
+如果添加权重则再乘以对应的权重值
+
+
+最后，添加 `reduce` 操作到前面的输出Out上。当 `reduction` 为 `none` 时，直接返回最原始的 `Out` 结果。当 `reduction` 为 `mean` 时，返回输出的均值 :math:`Out = MEAN(Out)` 。当 `reduction` 为 `sum` 时，返回输出的求和 :math:`Out = SUM(Out)` 。
+
+
+参数
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - :math:`[N, *]` , 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。数据类型是float32、float64。
+    - **label** (Tensor) - :math:`[N, *]` , 标签 ``label`` 的维度、数据类型与输入 ``input`` 相同。
+    - **weight** (Tensor，可选) - 手动设定权重，默认为None
+    - **reduction** (str，可选) - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: ``'none'``， ``'mean'``， ``'sum'`` 。默认为 ``'mean'``，计算 Loss 的均值；设置为 ``'sum'`` 时，计算 Loss 的总和；设置为 ``'none'`` 时，则返回原始 Loss。
+    - **name** (str，可选) - 操作的名称（可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+形状
+:::::::::
+    - **input** (Tensor) - :math:`[N, *]` , 其中N是batch_size， `*` 是任意其他维度。数据类型是float32、float64。
+    - **label** (Tensor) - :math:`[N, *]` ，标签 ``label`` 的维度、数据类型与输入 ``input`` 相同。
+    - **output** (Tensor) - 输出的Tensor。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出的维度为 :math:`[N, *]` , 与输入 ``input`` 的形状相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或 ``'sum'``， 则输出的维度为 :math:`[1]` 。
+
+返回
+:::::::::
+    输出的Tensor。如果 :attr:`reduction` 是 ``'none'``, 则输出的维度为 :math:`[N, *]` ， 与输入 ``input`` 的形状相同。如果 :attr:`reduction` 是 ``'mean'`` 或           ``'sum'``， 则输出的维度为 :math:`[1]` 。
+
+
+代码示例
+:::::::::
+COPY-FROM: Paddle.nn.functional.multi_label_soft_margin_loss