В API обнаружения объектов Tensorflow потеря состоит из двух частей: потери локализации для прогнозирования смещения ограничивающего прямоугольника и потери классификации для вероятностей условного класса. Обе части вычисляются как сумма квадратов ошибок. Два масштабных параметра используются для управления тем, насколько мы хотим увеличить потери от предсказаний координат ограничивающего прямоугольника и насколько мы хотим уменьшить прогнозы потери доверительного показателя для прямоугольников без объектов.