标题中问题的答案可能非常明显，因为它通常被称为“ArcFace Loss”。
然而，有一部分让我感到困惑：
我正在阅读 Arcface 损失的以下 Keras 实现：
https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface
在其中，请注意该model.compile行仍然指定loss='categorical_crossentropy'
此外，我看到很多来源将 Softmax 称为损失函数，我之前理解它是许多分类神经网络的输出层的激活函数。
基于这两点混淆，我目前的理解是损失函数，即网络如何实际计算代表给定示例的“错误程度”的数字，无论如何都是交叉熵。而 ArcFace 和 Softmax 一样，是输出层的激活函数。
这是正确的吗？如果是这样，为什么 Arcface 和 Softmax 被称为损失函数？如果没有，我的困惑可能来自哪里？
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