This softmax version of a margin loss. You have a bunch of positives and a bunch of negatives you want to pass through a softmax. This loss function then tries to make exp(−y[i]∗x[i]) for the correct x[i] smaller than for any other.
C’est la version softmax de la perte avec marge. Nous avons un tas de positifs et un tas de négatifs que nous voulons faire passer par une softmax. Cette fonction de perte tente alors de rendre exp(−y[i]∗x[i]) plus petit que les autres pour le bon x[i].