Hinge Loss，中文名也叫合页损失函数，图像像一本打开的书合页。 hinge loss=max（0，1-f(x)），f...
SVM作为一个分类函数 ,简单考虑,其损失可以错误分类的次数来衡量,但是再考虑一步,同样对于两个错误分类的cases,一个是刚过了决策边界,令一个则超过了很多,显然这两种错误的程度是不同的,因此 ,基于Score的损失函数更靠谱。SVM Loss,也称Hinge Loss,因为其图像长得类似于一个合叶。
比较Hinge loss和Sigmoid+Cross entropy,比如说我们把黑点从1移动到2,可以发现Sigmoid+Cross entropy其实是可以做得更好的,而Hinge loss只要是 大于它的阈值,无论怎么调整loss都不会变。但是当我们有outlier也就是异常值的时候,Hinge loss会给出比Cross entropy更好的结果。 通过上述讨论我们不难发现,我们在画损失函...
02 SVM LOSS的一些理解是斯坦福李飞飞 cs231n 2021 精讲和作业代码的第10集视频,该合集共计28集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
第二种是利用了python中numpy的向量化计算,提高了计算速度,这里需要解释一下,首先计算loss的时候先另外声明一个正确矩阵correct_class_scores,这个矩阵首先在每个样本对应的正确类别处对应的元素是1,然后把这个矩阵reshape成[N,1]的矩阵,然后做差的时候根据numpy的broadcast属性会自动延展成[样本数,类别数】的矩阵。在...
loss function 是 hinge loss :param G1:第一类样本pandas,第一列是X,第二列是Y :param G2:第二类样本pandas,第一列是X,第二列是Y :param w:斜率 :param b:截距 :return:返回当前斜率和截距下的loss """ total_loss = 0 #G1的loss class1Num = G1.shape[0] ...
2. Multiclass SVM loss的图像:阈值为1 3. 例子 ①一共有3个样本,第一个样本的真实分类是cat,第二个是car,第三个是frog。 注意:真实分类是指数据的真实标签,而不是预测标签 ②第一个样本,真实标签是猫,所以要计算其他分类的得分与猫分类的得分是否在一个安全的范围内 ...
在二分类问题中loss function的定义有很多种,其中最理想的loss function定义为: 即若分类正确loss=0,否则loss等于1,那么在这里Loss可以理解分类器在训练集上犯错误的次数。but如果Loss这样定义,是不能求微分的,所以我们换了一种方式,即: 我们以y\hat{n}f(x)作为横轴,loss作为纵轴,从二分类的定义来看,当f(x)...
SVM_LOSS梯度推导 首先给出损失函数的定义: 其中符号定义: 其中Xi是某一样本输入,为行向量;Wj为权值矩阵中的某一列;Yi为Xi标签值,这里也代表所在向量的索引值。 我们将Li展开后可以得到其具体表达式为: 上式每一行前后表示意义为: 现在我们把损失函数对权值矩阵求导展开得到:...
铰链损失(Hinge Loss)是支持向量机(Support Vector Machine, SVM)中最为核心的损失函数之一。该损失函数不仅在SVM中发挥着关键作用,也被广泛应用于其他机器学习模型的训练过程中。从数学角度来看,铰链损失函数提供了一种优雅的方式来量化分类器的预测性能。