ExpLoss クラス

定義

public sealed class ExpLoss : Microsoft.ML.Trainers.IClassificationLoss, Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>

type ExpLoss = class
    interface IClassificationLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>

Public NotInheritable Class ExpLoss
Implements IClassificationLoss, ILossFunction(Of Single, Single)

継承

Object

ExpLoss

実装

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

注釈

指数損失関数は次のように定義されます。

$L(\hat{y}, y) = e^{-\beta y \hat{y}}$

ここで、$\hat{y}$ は予測スコア、$y \in \{-1、1\}$ は真のラベル、$\beta$ は既定で 1 に設定されたスケール ファクターです。

この計算で使用されるラベルは、使用されるラベルが 0 と 1 である ログ損失とは異なり、-1 と 1 であることに注意してください。 また、 ログ損失とは異なり、$\hat{y}$ は予測された確率ではなく、未加工の予測スコアです (予測されたスコアに シグモイド関数 を適用して計算されます)。

指数損失関数は、 ヒンジ損失 よりも不適切な予測を罰し、より大きな勾配を持っています。