损失函数 hinge loss vs softmax loss
1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x)) 来表示。 损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险 ...
原文：机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）
https: blog.csdn.net u article details . 损失函数 损失函数 Loss function 是用来估量你模型的预测值f x f x f x 与真实值Y YY的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L Y,f x L Y,f x L Y,f x 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风 ...
2018-04-02 11:40 0 2901 推荐指数：
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