HingeLoss 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Trainers

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v3.0.1

铰链丢失，通常用于分类任务。

public sealed class HingeLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

type HingeLoss = class
    interface ISupportSdcaClassificationLoss
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IClassificationLoss

Public NotInheritable Class HingeLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaClassificationLoss

继承

Object

HingeLoss

实现

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

注解

铰链损失函数定义为：

$L (\hat{y}， y) = max (0， m - y\hat{y}) $

其中 $\hat{y}$ 是预测分数，$y \in \{-1， 1\}$ 为 true 标签，$m$ 默认设置为 1 的边距参数。

请注意，此计算中使用的标签为 -1 和 1，与 日志丢失不同，其中使用的标签为 0 和 1。 与 Log Loss 不同，$\hat{y}$ 是原始预测分数，而不是通过将 sigmoid 函数 应用于预测分数) 计算的预测概率 (。

虽然铰链损失函数既凸起又连续，但 (在 $y\hat{y} = m$处无法区分) 是不平滑的。 因此，它不能与梯度下降方法或随机梯度下降方法一起使用，该方法依赖于整个域的可区分性。

有关详细信息，请参阅 铰链损失分类。

构造函数

HingeLoss(Single)

铰链丢失，通常用于分类任务。

方法

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	铰链丢失，通常用于分类任务。
Derivative(Single, Single)	铰链丢失，通常用于分类任务。
DualLoss(Single, Single)	铰链丢失，通常用于分类任务。
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	铰链丢失，通常用于分类任务。
Loss(Single, Single)	铰链丢失，通常用于分类任务。