HingeLoss クラス

定義

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

継承

Object

HingeLoss

実装

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

注釈

ヒンジ損失関数は次のように定義されます。

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

ここで、$\hat{y}$ は予測スコア、$y \in \{-1、1\}$ は真のラベル、$m$ は既定で 1 に設定された余白パラメーターです。

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)。

ヒンジ損失関数は凸と連続の両方ですが、$y\hat{y} = m$ では滑らかではありません (これは異なるものではありません)。 したがって、ドメイン全体の相違性に依存する勾配降下法や確率的勾配降下法では使用できません。

詳細については、 分類のヒンジ損失を参照してください。