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ExpLoss Classe

Definizione

Perdita esponenziale, comunemente usata nelle attività di classificazione.

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)
Ereditarietà
ExpLoss
Implementazioni

Commenti

La funzione di perdita esponenziale è definita come:

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

dove $\hat{y}$ è il punteggio stimato, $y \in \{-1, 1\}$ è l'etichetta true e $\beta$ è un fattore di scala impostato su 1 per impostazione predefinita.

Si noti che le etichette usate in questo calcolo sono -1 e 1, a differenza della perdita di log, in cui le etichette usate sono 0 e 1. Diversamente dalla perdita di log, $\hat{y}$ è il punteggio stimato non elaborato, non la probabilità stimata (calcolata applicando una funzione sigmoid al punteggio stimato).

La funzione Di perdita esponenziale penalizza le stime non corrette più della perdita della cerniera e presenta una sfumatura più grande.

Costruttori

ExpLoss(Single)

Perdita esponenziale, comunemente usata nelle attività di classificazione.

Metodi

Derivative(Single, Single)

Perdita esponenziale, comunemente usata nelle attività di classificazione.

Loss(Single, Single)

Perdita esponenziale, comunemente usata nelle attività di classificazione.

Si applica a