hinge loss-----------支持向量損失
線性分類器損失函數與最優化 假設有3類 cat car frog 第一列第二行的5.1表示真實類別爲cat，然後分類器判斷爲car的的分數爲5.1。 那這裏的這個loss怎麼去計算呢？ 這裏就要介紹下SVM的損失函數，叫hinge loss。 如上圖所示，我們去計算第一列的損失，計算方法如下：
因爲真實的類爲cat，所以我們讓其他兩類的分數去減去真實類的分數，相當於去計算真實類和其他
相關文章
- 1. 損失函數：Hinge Loss（max margin）
- 2. SVM（支持向量機）之Hinge Loss解釋
- 3. 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)...
- 4. 分類損失函數：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
- 5. Hinge loss
- 6. 損失函數(loss function)
- 7. Hinge 損失函數與SVM
- 8. 機器學習之SVM的損失函數（Hinge Loss)
- 9. 機器學習 [合頁損失函數 Hinge Loss]
- 10. 機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
- 更多相關文章...
- • R 繪圖 - 中文支持 - R 語言教程
- • SVN分支 - SVN 教程
- • NewSQL-TiDB相關
- • 常用的分佈式事務解決方案
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。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 損失函數：Hinge Loss（max margin）
- 2. SVM（支持向量機）之Hinge Loss解釋
- 3. 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)...
- 4. 分類損失函數：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
- 5. Hinge loss
- 6. 損失函數(loss function)
- 7. Hinge 損失函數與SVM
- 8. 機器學習之SVM的損失函數（Hinge Loss)
- 9. 機器學習 [合頁損失函數 Hinge Loss]
- 10. 機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）