本文提出了一种新的聚合损失Top-K Loss，它可以更好地拟合不同的数据分布，特别是在多分布数据和不平衡数据中，可以更好地保护小类样本，并且损失仍然是凸函数，具有很好的可优化性质，但实验结果尚未取得更好的结果。
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