ISupportSdcaClassificationLoss 接口

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Trainers

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v3.0.1

public interface ISupportSdcaClassificationLoss : Microsoft.ML.Trainers.IClassificationLoss, Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaLoss

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

Public Interface ISupportSdcaClassificationLoss
Implements IClassificationLoss, ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaLoss

派生

Microsoft.ML.Trainers.HingeLoss

Microsoft.ML.Trainers.LogLoss

Microsoft.ML.Trainers.SmoothedHingeLoss

实现

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaLoss

方法

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	(继承自 ISupportSdcaLoss)
Derivative(Single, Single)	与输出相关的损失函数的派生 (继承自 IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)	训练示例的双重损失函数。 如果 f (x) 表示单个训练示例中的损失函数，则此函数返回 -f* (-x*) ，其中 f* (x*) 是 f (x) 的 Fenchel 串联。 (继承自 ISupportSdcaLoss)
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	在 SDCA 中计算双更新 (\Delta\alpha_i) alpha：指定实例上的双变量 lambdaN：L2 const x 实例数 缓存固定，由上述方法提示 (继承自 ISupportSdcaLoss)
Loss(TOutput, TLabel)	计算给定输出和地面真相的损失。 请注意，返回值具有 Double 类型，因为损失通常累积在多个实例上。 (继承自 ILossFunction<TOutput,TLabel>)