HingeLoss Klasse

Definition

public sealed class HingeLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

type HingeLoss = class
    interface ISupportSdcaClassificationLoss
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IClassificationLoss

Public NotInheritable Class HingeLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaClassificationLoss

Vererbung

Object

HingeLoss

Implementiert

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Hinweise

Die Funktion "Hinge Loss" wird wie folgt definiert:

$L(\hat{y}, y) = max(0, m - y\hat{y})$

wobei $\hat{y}$ der vorhergesagte Wert ist, $y \in \{-1, 1\}$ die richtige Bezeichnung ist und $m$ standardmäßig auf 1 festgelegt ist.

Beachten Sie, dass die in dieser Berechnung verwendeten Bezeichnungen -1 und 1 sind, im Gegensatz zu Protokollverlust, wobei die verwendeten Bezeichnungen 0 und 1 sind. Im Gegensatz zu Log Loss ist $\hat{y}$ nicht die vorhergesagte Rohbewertung, nicht die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit (die durch Anwenden einer Sigmoidfunktion auf die vorhergesagte Bewertung berechnet wird).

Während die Bindeverlustfunktion sowohl konvex als auch fortlaufend ist, ist sie bei $y\hat{y} = m$ nicht reibungslos (das ist nicht unterschiedlich). Folglich kann es nicht mit Farbverlaufsabstiegsmethoden oder stochastischen Farbverlaufsabstiegsmethoden verwendet werden, die auf Unterschiedlichkeit gegenüber der gesamten Domäne basieren.

Weitere Informationen finden Sie unter "Hinge Loss for classification".