当C的值越来越大,margin的范围也在缩小,直到不允许任何样本出现在margin内部。 加入Hinge Loss到SVM中 让我们再回头看看soft margin SVM的优化问题: minimize: subject to: and for 很明显可以看出松弛变量的最优解为: 因此,我们可以把objective function改写成hinge loss的形式: 有了这个表达式,我们直接利用基于梯度...
SVM multiclass loss(Hinge loss) 这是一个合页函数,也叫Hinge function,loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里,多分类的SVM,我们的损失函数的含义是这样的:对于当前的一组分数,对应于不同的类别,我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高,并且最好要高出一个margin,这样才是安...
准确地说,SVM分类器使用hinge loss(有时候也叫max-margin loss)。而Softmax分类器使用互熵损失/cross-entropy loss。Softmax分类器从softmax函数(恩,其实做的事情就是把一列原始的类别得分归一化到一列和为1的正数表示概率)得到,softmax函数使得互熵损失可以用起来。而实际上,我们并没有softmax loss这个概念,因为...
3. Hinge loss 与 Softmax loss SVM和Softmax分类器是最常用的两个分类器。 SVM将输出f(xi,W)f(xi,W) 作为每个分类的评分(没有规定的标准,难以直接解释); 与SVM 不同,Softmax 分类器可以理解为逻辑回归分类器面对多个分类的一般话归纳,其输出(归一化的分类概率)更加直观,且可以从概率上解释。 在Softmax...
在这里,多分类的SVM,我们的损失函数的含义是这样的:对于当前的一组分数,对应于不同的类别,我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高,并且最好要高出一个margin,这样才是安全的。反映在这... 查看原文 Hinge loss Δ是Hammingloss: 优化Hingeloss是一个凸函数, 所以很多常用的凸优化技术都可以使用...
在SVM时代,margin (以下称作间隔)被认为是模型泛化能力的保证,但在神经网络时代使用的最多的损失函数 Softmax交叉熵损失中并没有显式地引入间隔项。从第一篇和第三篇文章中我们知道通过 smooth 化,可以在类间引入一定的间隔,而这个间隔与特征幅度和最后一个内机层的权重幅度有关。但这种间隔的大小主要是由网络...
1. 铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中; 2. 互熵损失 (Cross Entropy Loss,Softmax Loss ):用于Logistic 回归与Softmax 分类中; 3. 平方损失(Square Loss):主要是最小二乘法(OLS)中; 4. 指数损失(Exponential Loss) :主要用于Adaboost 集成学习算法中; 5. 其他损失(如0-1损失,绝对值...
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。
让人迷惑的命名规则: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...
1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),$L_i$表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类的损失的总和。 $L_i=\sum_{j!=y_i}\left \{ ^{0 \ \ \ \ \ \ \ \ if \ s_{y_i}...