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。
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...
第一种是按照上诉推导直接计算的: def svm_loss_native(W, X, y, reg): ''' svm_loss的朴素实现 输入的维度是D,有C个分类类别,并且我们在有N个例子的batch上进行操作 输入: - W: 一个numpy array,形状是(D, C),代表权重 - X: 一个形状为(N, D)为numpy array,代表输入数据 - y: 一个形状为...
其中Xi前面的部分主要是考虑到max(0,...)的影响,计算式小于0时,该位置置0; 下面计算dLi/dwyi1,含有wyi1的部分如下所示: 需要指出的是如果考虑到max(0,...)的影响,个数一般小于C。同样的,对于Wyi2...求导结果类似: cs231n - assignment1 - linear-svm代码实现为: for i in range(num_train): sc...
以前都是自己写这些loss,在cs231作业中偶然发现了justin小哥哥写的softmax和svm loss,其中很多地方都比我写的好,比如我以前写loss也是forward和backward,这样的话其实完全没有必要,直接一个函数把loss和gradient全搞出来就行了。发篇知乎存个档,方便复习。
def getSVMLoss(G1, G2, w, b): r""" 计算在(w,b)的前提下,整个数据集的loss; 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
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 ...
loss function: 在分类问题中,输入样本经过含权重矩阵θ的模型后会得出关于各个类别的分值,如何通过分值与样本的标签来得到我们对模型的满意程度就是Loss function的主要工作了。训练过程中通过调整参数矩阵θ来降低loss,使用模型更优。多分类问题中常用Softmax分类器与多类SVM分类器。
简而言之拉格朗日系数大于等于0可以分开讨论，等于0的时候在说，这个constraint不发挥任何作用，问题变成了...
SVM是一种通过最大化间隔实现二分类的模型，它不同于感知机，通过核技巧在输入空间处理非线性。学习策略是找到一个最大化训练数据点到超平面距离的线性或非线性分类器。核心概念包括：超平面确定：通过wx+b=0表示，函数间隔是所有点到超平面的最小距离。 几何间隔：通过规范化法向量w，确保间隔在所有...