機器學習中的各種損失函數（Hinge loss，交叉熵，softmax）

機器學習中的各種損失函數 SVM multiclass loss（Hinge loss） 這是一個合頁函數，也叫Hinge function，loss 函數反映的是我們對於當前分類結果的不滿意程度。在這裏，多分類的SVM，我們的損失函數的含義是這樣的：對於當前的一組分數，對應於不同的類別，我們希望屬於真實類別的那個分數比其他的類別的分數要高，並且最好要高出一個margin，這樣纔是安全的。反映在這

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