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 ...
原文：Multiclass SVM loss：多分类SVM损失函数
. SVM 损失：在一个样本中，对于真实分类与其他每各个分类，如果真实分类所得的分数与其他各分类所得的分数差距大于或等于安全距离，则真实标签分类与该分类没有损失值 反之则需要计算真实分类与该分类的损失值 真实分类与其他各分类的损失值的总和即为一个样本的损失值 即真实标签分类所得分数大于等于该分类的分数 安全距离，S yi gt S j ，那么损失值 否则，损失值等于其他分类的分数 安全距离 阈值 ...
2020-01-22 21:13 0 1989 推荐指数：
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