ExpLoss Kelas

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML.Trainers

Rakitan:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Kerugian Eksponensial, umumnya digunakan dalam tugas klasifikasi.

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)

Warisan

Object

ExpLoss

Penerapan

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

Keterangan

Fungsi Exponential Loss didefinisikan sebagai:

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

di mana $\hat{y}$ adalah skor yang diprediksi, $y \in \{-1, 1\}$ adalah label yang benar, dan $\beta$ adalah faktor skala yang diatur ke 1 secara default.

Perhatikan bahwa label yang digunakan dalam perhitungan ini adalah -1 dan 1, tidak seperti Log Loss, di mana label yang digunakan adalah 0 dan 1. Juga tidak seperti Log Loss, $\hat{y}$ adalah skor prediksi mentah, bukan probabilitas yang diprediksi (yang dihitung dengan menerapkan fungsi sigmoid ke skor yang diprediksi).

Fungsi Exponential Loss menghukum prediksi yang salah lebih dari Kehilangan Engsel dan memiliki gradien yang lebih besar.

Konstruktor

ExpLoss(Single)

Kerugian Eksponensial, umumnya digunakan dalam tugas klasifikasi.

Metode

Derivative(Single, Single)	Kerugian Eksponensial, umumnya digunakan dalam tugas klasifikasi.
Loss(Single, Single)	Kerugian Eksponensial, umumnya digunakan dalam tugas klasifikasi.