ExpLoss Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Perda exponencial, comumente usada em tarefas de classificação.

public sealed class ExpLoss : Microsoft.ML.Trainers.IClassificationLoss, Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>

type ExpLoss = class
    interface IClassificationLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>

Public NotInheritable Class ExpLoss
Implements IClassificationLoss, ILossFunction(Of Single, Single)

Herança

Object

ExpLoss

Implementações

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Comentários

A função Perda Exponencial é definida como:

$L(\hat{y}, y) = e^{-\beta y \hat{y}}$

onde $\hat{y}$ é a pontuação prevista, $y \in \{-1, 1\}$ é o rótulo verdadeiro, e $\beta$ é um fator de escala definido como 1 por padrão.

Observe que os rótulos usados neste cálculo são -1 e 1, ao contrário da Perda de Log, em que os rótulos usados são 0 e 1. Além disso, ao contrário da Perda de Log, $\hat{y}$ é a pontuação prevista bruta, não a probabilidade prevista (que é calculada aplicando uma função sigmóide à pontuação prevista).

A função Perda Exponencial penaliza previsões incorretas mais do que a Perda de Dobradiça e tem um gradiente maior.

Construtores

ExpLoss(Single)

Perda exponencial, comumente usada em tarefas de classificação.

Métodos

Derivative(Single, Single)	Perda exponencial, comumente usada em tarefas de classificação.
Loss(Single, Single)	Perda exponencial, comumente usada em tarefas de classificação.