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：SVM的损失函数（Hinge Loss)
损失函数 是用来衡量一个预测器在对输入数据进行分类预测时的质量好坏。损失值越小，分类器的效果越好，越能反映输入数据与输出类别标签的关系 虽然我们的模型有时候会过拟合 这是由于训练数据被过度拟合，导致我们的模型失去了泛化能力 。相反，损失值越大，我们需要花更多的精力来提升模型的准确率。就参数化学习而言，这涉及到调整参数，比如需要调节权重矩阵W或偏置向量B，以提高分类的精度。 Hinge Loss 多 ...
2020-01-10 10:51 0 5184 推荐指数：
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