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HingeLoss Clase

Definición

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
HingeLoss
Implementaciones

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.

Se aplica a