损失函数:Hinge Loss(max margin) Hinge Loss简介 Hinge Loss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下,公式如下: l(y)=max(0,1−t⋅y) 其中,y是预测值(-1到1之间),t为目标值(±1)。 其含义为,y的值在-1到...
Hinge Loss是一种目标函数(或者说损失函数)的名称,有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下,公式如下: l(y)=max(0,1−t⋅y) 其中,y是预测值(-1到1之间),t为目标值( ± 1)。 |y|>1,即并不鼓励分类器过度自信,让某个可以正确分类的样本距离分割线...
准确地说,SVM分类器使用的是铰链损失(hinge loss),有时候又被称为最大边界损失(max-margin loss)。Softmax分类器使用的是交叉熵损失(corss-entropy loss)。Softmax分类器的命名是从softmax函数那里得来的,softmax函数将原始分类评分变成正的归一化数值,所有数值和为1,这样处理后交叉熵损失才能应用。 Example:图像识...
我们将使用损失函数(Loss Function)(有时也叫代价函数Cost Function或目标函数Objective)来衡量我们对结果的不满意程度。直观地讲,当评分函数输出结果与真实结果之间差异越大,损失函数输出越大,反之越小。 3.1 多类支持向量机损失函数 损失函数的具体形式多种多样。首先,介绍常用的多类支持向量机损失函数(Multiclass Su...
在这篇文章中,作者们提出了一种新的基于SVM的对比学习框架,取名为 max-margin contrastive learning。对于常规的 soft-margin SVM,其目标函数为: minw,b,ξ12‖w‖2+C∑xξxs.t.yx(w⊤x+b)⩾1−ξx,∀x∈X+∪X− 其Lagrangian dual 具有如下形式: ...
对Margin-Softmax总结一下: 找一个中间值,以下Margin-Softmax的主要思想,其代表的几个方法和具体形式。 2、第二类的间隔损失函数的代表是:Virtual-Sofemax 还有没有其他形式的Margin-Softmax呢? 3、第三类的代表 center Loss 该论文主要是在原来的损失函数基础上加了一个center loss。希望样本和中心尽可能接近。
折叶损失（hinge loss），又被称为 最大边界损失（max-margin loss）。Softmax分类器使用的是 交叉熵...
精确地说,SVM分类器使用的是折叶损失(hinge loss),有时候又被称为最大边界损失(max-margin loss)。Softmax分类器使用的是交叉熵损失(corss-entropy loss)。Softmax分类器的命名是从softmax函数那里得来的,softmax函数将原始分类评分变成正的归一化数值,所有数值和为1,这样处理后交叉熵损失才能应用。注意从技术上说...
针对多类任务，提出了 Lovasz-Softmax 损失函数，通过将 max-margin 设置替换为使用 Softmax 单元将模型输出分数映射到概率分布，类似于传统的交叉熵损失。使用评分函数构造像素错误向量，构建替代函数，通过平均计算评价所有类别，得到 Lovasz-Softmax 损失。该损失函数在连续优化框架中优化 Jaccard 指数，...
其中N为训练例子的数目。你可以看到,我们将正则惩罚项加入到了损失函数中,并使用λ控制它的权重。没有一个简单的方式设置这个超参数,它经常是使用交叉验证的方式来确定。 除了以上提到的原因外,加入正则项还有其他的好处。我们会在后面的内容讲到。例如,加入L2项可以使得SVM容易获得最大的边界(max margining)。