求助:请问SSD部分的L1损失函数scalar参数的意义是什么

以下的讨论是基于:
MXNet版本: 可运行这个来得到pip show mxnet; python -c 'import mxnet; print mxnet.__version__'
操作系统: window10

请问L1损失函数中的scalar参数是用来控制什么的呢?
输入:
x = mxnet.nd.array([1, 2, 3, 4])
y = mxnet.ndarray.smooth_l1(x, scalar = 2)
print(y)
mxnet.ndarray.smooth_l1(x, scalar = 1)

输出为:
[0.875 1.875 2.875 3.875]
<NDArray 4 @cpu(0)>
[0.5 1.5 2.5 3.5] <NDArray 4 @cpu(0)>

SSD中L1损失函数用于计算anchor box的回归损失,如下:
loss = F.smooth_l1((output - label) * mask, scalar = 1.0)
这里的label为anchor box 和ground truth的差值,那么output(box_preds)也应该为差值才对,但是预测的不是相对位置么?请问我是哪里理解错了呢?

smooth l1可以理解成渐变的l1 + l2损失函数,scalar控制l1和l2的交界点,具体细节可以参考Fast RCNN paper的loss部分