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：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。就參數化學習而言，這涉及到調整參數，比如需要調節權重矩陣W或偏置向量B，以提高分類的精度。 Hinge Loss 多 ...
2020-01-10 10:51 0 5184 推薦指數：
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