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 ...
原文：Multiclass SVM loss：多分類SVM損失函數
. SVM 損失：在一個樣本中，對於真實分類與其他每各個分類，如果真實分類所得的分數與其他各分類所得的分數差距大於或等於安全距離，則真實標簽分類與該分類沒有損失值 反之則需要計算真實分類與該分類的損失值 真實分類與其他各分類的損失值的總和即為一個樣本的損失值 即真實標簽分類所得分數大於等於該分類的分數 安全距離，S yi gt S j ，那么損失值 否則，損失值等於其他分類的分數 安全距離 閾值 ...
2020-01-22 21:13 0 1989 推薦指數：
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