ExpLoss Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v3.0.1

Perte exponentielle, couramment utilisée dans les tâches de classification.

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)

Héritage

Object

ExpLoss

Implémente

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Remarques

La fonction de perte exponentielle est définie comme suit :

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

où $\hat{y}$ est le score prédit, $y \in \{-1, 1\}$ est l’étiquette true et $\beta$ est un facteur d’échelle défini sur 1 par défaut.

Notez que les étiquettes utilisées dans ce calcul sont -1 et 1, contrairement à la perte de journal, où les étiquettes utilisées sont 0 et 1. En outre, contrairement à la perte de journal, $\hat{y}$ est le score prédit brut, et non la probabilité prédite (qui est calculée en appliquant une fonction sigmoïde au score prédit).

La fonction De perte exponentielle pénalise les prédictions incorrectes plus que la perte de charnière et a un dégradé plus grand.

Constructeurs

ExpLoss(Single)

Perte exponentielle, couramment utilisée dans les tâches de classification.

Méthodes

Derivative(Single, Single)	Perte exponentielle, couramment utilisée dans les tâches de classification.
Loss(Single, Single)	Perte exponentielle, couramment utilisée dans les tâches de classification.