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1之间就可以了,并不鼓励|y|>1,即并不鼓励分类...
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。
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1之间就可以了,并不鼓励|y|>1,即并不鼓励分类...
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1之间就可以了，并不⿎励|y|...
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...