Hinge loss

時間 2021-01-03

標籤 Hinge loss 简体版

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＃基礎 The Hinge Loss 定義爲 E(z) = max(0,1-z)，在圖中是藍色的線所表示的那個，the Log Loss 爲紅色的線所表示，而 the Square Loss 是綠色 the misclassification error 用黑色表示。 Figure 1 Figure 1 來自 Chris Bishop's PRML book Hinge Loss 最常用在 SV

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3. Hinge loss 與二分類SVM
4. pytorch 實現svm （hinge loss）
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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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