ExpLoss Třída

Definice

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)

Dědičnost

Object

ExpLoss

Implementuje

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Poznámky

Funkce Exponenciální ztráty je definována takto:

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

kde $\hat{y}$ je predikované skóre, $y \in \{-1, 1\}$ je skutečný popisek a $\beta$ je ve výchozím nastavení škálovací faktor nastavený na hodnotu 1.

Všimněte si, že popisky použité v tomto výpočtu jsou -1 a 1, na rozdíl od ztráty protokolu, kde použité popisky jsou 0 a 1. Na rozdíl od ztráty protokolu je $\hat{y}$ nezpracované predikované skóre, nikoli predikovaná pravděpodobnost (která se vypočítá použitím funkce sigmoidu na předpovězené skóre).

Funkce Exponenciální ztráty postihuje nesprávné předpovědi více než ztráta závěsu a má větší přechod.

Konstruktory

Metody

Platí pro