損失函數 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 ...
原文：機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
https: blog.csdn.net u article details . 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 Y,f x L Y,f x 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 ...
2018-04-02 11:40 0 2901 推薦指數：
相關推薦
機器學習中 margin loss 、hinge loss 和 ramp loss 的區別
對分類問題，設 \(y\in\{-1, 1\}\), \(\mathop{sign}(f(x))\) 代表分類器， 定義 \(z = yf(x)\) 為 margin 值。 一般來說， margin loss function 代表只需輸入 margin 值即可輸出 loss ...
SVM的損失函數（Hinge Loss)
損失函數 是用來衡量一個預測器在對輸入數據進行分類預測時的質量好壞。損失值越小，分類器的效果越好，越能反映輸入數據與輸出類別標簽的關系（雖然我們的模型有時候會過擬合——這是由於訓練數據被過度擬合，導致我們的模型失去了泛化能力）。相反，損失值越大，我們需要花更多的精力來提升模型的准確率。就參數化學習 ...
損失函數總結以及python實現：hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵損失)
損失函數在機器學習中的模型非常重要的一部分，它代表了評價模型的好壞程度的標准，最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小，如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話，訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...
機器學習總結：幾種常見的損失函數（Loss function）
1. 平方損失函數 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 這時經驗風險函數是MSE，例如在線性回歸中出現 2. 絕對值損失函數： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
機器學習-Loss函數-Triplet loss&Circle loss
https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/83537370 一、 Triplet loss 1、介紹 Triplet loss最初是在 FaceNet: A Unified Embedding for Face ...
損失函數：Hinge Loss（max margin）
損失函數：Hinge Loss（max margin） Hinge Loss簡介 Hinge Loss是一種目標函數（或者說損失函數）的名稱，有的時候又叫做max-margin objective。其最著名的應用是作為SVM的目標函數。 其二分類情況下，公式如下： l(y)=max ...
機器學習入門03 - 降低損失 (Reducing Loss)
模型的迭代試錯過程(迭代方法): 迭代策略可以很好地擴展到大型數據集，因此在機器學習中的應用非常 ...