HingeLoss Classe

Definizione

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

Ereditarietà

Object

HingeLoss

Implementazioni

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Commenti

La funzione Di perdita della cerniera è definita come:

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

dove $\hat{y}$ è il punteggio stimato, $y \in \{-1, 1\}$ è l'etichetta true e $m$ è il parametro margin impostato su 1 per impostazione predefinita.

Si noti che le etichette usate in questo calcolo sono -1 e 1, a differenza della perdita di log, in cui le etichette usate sono 0 e 1. Diversamente dalla perdita di log, $\hat{y}$ è il punteggio stimato non elaborato, non la probabilità stimata (calcolata applicando una funzione sigmoid al punteggio stimato).

Mentre la funzione di perdita della cerniera è sia convessa che continua, non è uniforme (che non è differenziabile) in $y\hat{y} = m$. Di conseguenza, non può essere usato con metodi di discesa sfumatura o metodi di discesa sfumato stocastica, che si basano sulla differenziabilità sull'intero dominio.

Per altre informazioni, vedere Perdita della cerniera per la classificazione.

Costruttori

Metodi

Si applica a