Hinge loss

時間 2021-01-03

標籤機器學習简体版

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聲明：參考自維基百科後面可能會更新 Hinge Loss 在機器學習中，hinge loss作爲一個損失函數(loss function)，通常被用於最大間隔算法(maximum-margin)，而最大間隔算法又是SVM(支持向量機support vector machines)用到的重要算法(注意：SVM的學習算法有兩種解釋：1. 間隔最大化與拉格朗日對偶；2. Hinge Loss)。

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1. Hinge loss
2. 一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss
3. Hinge loss 與二分類SVM
4. pytorch 實現svm （hinge loss）
5. 分類損失函數：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
6. 損失函數：Hinge Loss（max margin）
7. hinge loss-----------支持向量損失
8. 機器學習中的損失函數（着重比較：hinge loss vs softmax loss）
9. Triplet Loss, Ranking Loss, Margin Loss
10. 損失函數總結以及python實現：hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)...
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