機器學習 [合頁損失函數 Hinge Loss]
函數特性 在機器學習中，hinge loss是一種損失函數，它通常用於"maximum-margin"的分類任務中，如支持向量機。數學表達式爲： 其中 表示預測輸出，通常都是軟結果（就是說輸出不是0，1這種，可能是0.87。）， 表示正確的類別。 如果 ，則損失爲： 如果 ，則損失爲：0 其函數圖像如下，與0-1損失對比： 優化 以支持向量機爲例，其模型爲： ，如果用hinge損失，其求導結果
相關文章
- 1. 機器學習之SVM的損失函數（Hinge Loss)
- 2. 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)...
- 3. 損失函數：Hinge Loss（max margin）
- 4. 機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
- 5. 機器學習——損失函數
- 6. 機器學習中的損失函數
- 7. 損失函數(loss function)
- 8. 分類損失函數：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
- 9. Hinge 損失函數與SVM
- 10. 機器學習中的各種損失函數（Hinge loss，交叉熵，softmax）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習之SVM的損失函數（Hinge Loss)
- 2. 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)...
- 3. 損失函數：Hinge Loss（max margin）
- 4. 機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
- 5. 機器學習——損失函數
- 6. 機器學習中的損失函數
- 7. 損失函數(loss function)
- 8. 分類損失函數：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
- 9. Hinge 損失函數與SVM
- 10. 機器學習中的各種損失函數（Hinge loss，交叉熵，softmax）