機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 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)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常用 L ...
原文：損失函數 hinge loss vs softmax loss
. 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： 其中，前面的均值函數表示的是經驗風險函數，L代表的是損失函數，后面的 是正則化項 ...
2018-02-23 23:31 0 977 推薦指數：
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