機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x) 與真實值 Y 的不一致程度，它是一個 非負實值函數，通常用 L(Y,f(x)) 來表示。損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險結構包括了風險項和正則項，通常如下所示： θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(
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