HingeLoss Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.

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

Herencia

Object

HingeLoss

Implementaciones

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Comentarios

La función de pérdida de bisagra se define como:

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

donde $\hat{y}$ es la puntuación de predicción, $y \in \{-1, 1\}$ es la etiqueta verdadera y $m$ es el parámetro de margen establecido en 1 de forma predeterminada.

Tenga en cuenta que las etiquetas usadas en este cálculo son -1 y 1, a diferencia de la pérdida de registro, donde las etiquetas usadas son 0 y 1. Además, a diferencia de la pérdida de registros, $\hat{y}$ es la puntuación de predicción sin procesar, no la probabilidad prevista (que se calcula aplicando una función sigmoid a la puntuación predicha).

Aunque la función de pérdida de bisagra es convexa y continua, no es suave (que no es diferente) en $y\hat{y} = m$. Por lo tanto, no se puede usar con métodos de descenso de degradado o métodos de descenso de gradiente estocástico, que se basan en la diferenciabilidad en todo el dominio.

Para obtener más información, consulte Pérdida de bisagra para la clasificación.

Constructores

HingeLoss(Single)

Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.

Métodos

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.
Derivative(Single, Single)	Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.
DualLoss(Single, Single)	Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.
Loss(Single, Single)	Pérdida de bisagra, que se usa normalmente en las tareas de clasificación.