1. 功能介绍
SoftMarginLoss是一种针对 two-class classification（二分类）问题的损失函数。
SoftMarginLoss creates a criterion that optimizes a two-class classification logistic loss between input tensor x and labels tensor y (containing 1 or -1).

2. 接口描述

• Python层接口

  接口目录：mindspore/ops/operations/nn_ops.py

  接口参考库上：
  https://www.mindspore.cn/docs/api/zh-CN/r1.6/api_python/nn/mindspore.nn.SoftMarginLoss.html?highlight=softmarginloss#mindspore.nn.SoftMarginLoss

  class SoftMarginLoss(Primitive):

  参数	类型	输入/输出/属性	说明
  reduction	str	属性
  logits	Tensor	输入
  labels	Tensor	输入
  loss	Tensor	输出

• 对应底层算子

  Classify	Name	Type	Type Range	Required
  INPUT	input_x	tensor	float, float16, double	TRUE
  INPUT	inpuy_y	tensor	float, float16, double	TRUE
  OUTPUT	output_z	tensor	float, float16, double	TRUE
  ATTR	redution	string	string	TRUE

• 标杆接口参考

  torch接口：
  https://pytorch.org/docs/1.8.1/generated/torch.nn.SoftMarginLoss.html?highlight=softmarginloss

3. 异常处理

4. 算子反向
参考SoftMarginLoss算子