难例挖掘(OHEM)

难例挖掘是指,针对模型训练过程中导致损失值很大的一些样本(即使模型很大概率分类错误的样本),重新训练它们.
维护一个错误分类样本池, 把每个batch训练数据中的出错率很大的样本放入该样本池中,当积累到一个batch以后,将这些样本放回网络重新训练.