polish yolov3_loss annotation (PaddlePaddle#775)

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@@ -12177,7 +12177,7 @@ yolov3_loss
 
 该运算通过给定的预测结果和真实框生成yolov3损失。
 
-之前的网络的输出形状为[N，C，H，W]，而H和W应该相同，用来指定网格(grid)大小。每个网格点预测给定的数目的边界框(bounding boxes)，这个给定的数字是由 ``anchors`` 指定的，我们将它记为S。在第二维（表示通道的维度）中，C的值应为S *（class_num + 5），class_num是源数据集的对象种类数（如coco中为80），另外，除了存储4个边界框位置坐标x，y，w，h，还包括边界框以及每个anchor框的one-hot关键字的置信度得分。
+之前的网络的输出形状为[N，C，H，W]，而H和W应该相同，用来指定网格(grid)大小。每个网格点预测给定的数目的边界框(bounding boxes)，这个给定的数字由每个尺度中 ``anchors`` 簇的个数指定，我们将它记为S。在第二维（表示通道的维度）中，C的值应为S *（class_num + 5），class_num是源数据集的对象种类数（如coco中为80），另外，除了存储4个边界框位置坐标x，y，w，h，还包括边界框以及每个anchor框的one-hot关键字的置信度得分。
 
 假设有四个表征位置的坐标为 :math:`t_x, t_y, t_w, t_h` ,那么边界框的预测将会如下定义:
 
@@ -12198,7 +12198,7 @@ yolov3_loss
 至于置信度得分，它是anchor框和真实框之间的IoU的逻辑回归值，anchor框的得分最高为1，此时该anchor框对应着最大IoU。
 如果anchor框之间的IoU大于忽略阀值ignore_thresh，则该anchor框的置信度评分损失将会被忽略。
          
-因此，yolov3损失包括三个主要部分，框位置损失，置信度评分损失，分类损失。L2损失用于
+因此，yolov3损失包括三个主要部分，框位置损失，置信度评分损失，分类损失。L1损失用于
 框坐标（w，h），同时，sigmoid交叉熵损失用于框坐标（x，y），置信度评分损失和分类损失。
          
 每个真实框在所有anchor中找到最匹配的anchor，预测各anchor框都将会产生所有三种损失的计算，但是没有匹配GT box(ground truth box真实框)的anchor的预测只会产生目标损失。