在机器学习中,hinge loss作为一个损失函数(loss function),通常被用于最大间隔算法(maximum-margin),而最大间隔算法又是SVM(支持向量机support vector machines)用到的重要算法(注意:SVM的学习算法有两种解释:1. 间隔最大化与拉格朗日对偶;2. Hinge Loss)。 Hinge loss专用于二分类问题,标签值y=±...
Hinge Loss:当大于1的时候,就达到了最好的情况,类似于,考试考及格就行了,不用最高分; CrossEntroy要求尽可能地得分高。我个人感觉,如果尽可能地得分高的话,可能会造成一定程度的过拟合,模型不太会兼顾全部的样本。 Hinge loss感觉就会把更多的注意力放在没有分类分的很好的那些样本上,不会再注意的样本了。像是...
合页损失(Hinge Loss)是一种常用于支持向量机的损失函数,尤其适用于二分类问题。其目的是通过最大化两个类别之间的间隔,使得分类器在训练数据之外的泛化能力更强。 合页损失函数可以通过以下公式表示 L=max(0,1−y⋅f(x)) 其中, y 是真实标签,取值为+1或-1。 f(x) 是模型的预测值,可以是一个线性模型...
现在已经有多种hinge loss的不同的变化形式。比如,Crammer and Singer提出的一种针对线性分类器的损失函数: Weston and Watkins提出了一种相似定义,但是用相加取代了求最大值: 在结构化预测中,hinge loss可以进一步扩展到结构化输出空间。具有边缘重新缩放的结构化SVM使用以下变量,其中w表示SVM参数,y表示SVM的预测结果...
Hingeloss通常被用于最大间隔算法(maximum-margin),而最大间隔算法又是SVM(支持向量机supportvectormachines)用到的重要算法(注意:SVM的学习算法有两种解释:1.间隔最大化与拉格朗日对偶;2.HingeLoss)。Hingeloss专用于二分类问题,标签值 y = ±1,预测值 y^ ∈ R。当 y^ ≥ ...
hinge loss是一种常用损失[1],常用于度量学习和表征学习。对于一个模型 ,如果给定了样本x的标签y(假设标签是0/1标签,分别表示负样本和正样本),那么可以有两种选择进行模型的表征学习。第一是pointwise形式的监督学习,通过交叉熵损失进行模型训练,也即是如式子(1-1)所示。
2. Hinge Loss & SVM 2.1 Linearly Separable 我们首先考虑线性可分的场景,即我们可以在空间中找到一个超平面,完美的将正负样本分开。 上图展示了一个数据线性可分的情况下Logistic Regression依然出错的情况。因为LR会关注损失的量级,为了最小化损失,它会将决策边界逐渐向数据点多的方向靠拢,而这有可能会导致不必...
Hinge Loss 在机器学习中,hinge loss作为一个损失函数(loss function),通常被用于最大间隔算法(maximum-margin),而最大间隔算法又是SVM(支持向量机support vector machines)用到的重要算法(注意:SVM的学习算法有两种解释:1. 间隔最大化与拉格朗日对偶;2. Hinge Loss)。
简介:在机器学习中,损失函数用于度量模型预测与真实值之间的差距。本文将介绍三种常见的损失函数:均方误差(MSE)、交叉熵(Cross Entropy)和铰链损失函数(Hinge Loss)。通过比较它们的定义、应用场景和优缺点,帮助读者更好地理解这些损失函数,并选择适合自己任务的损失函数。
函数特性 在机器学习中,hinge loss是一种损失函数,它通常用于"maximum-margin"的分类任务中,如支持向量机。数学表达式为: 其中 表示预测输出,通常都是软 Hinge loss ;Hinge loss是一个凸函数(convex function),所以适用所有的机器学习凸优化方法。 虽然Hinge loss函数不可微,但我们可以求它的分段梯度: ∂ℓ...