LogLoss クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。

public sealed class LogLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

type LogLoss = class
    interface ISupportSdcaClassificationLoss
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IClassificationLoss

Public NotInheritable Class LogLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaClassificationLoss

継承

Object

LogLoss

実装

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

注釈

Log Loss 関数は次のように定義されています。

$L(p(\hat{y}), y) = -y ln(\hat{y}) - (1 - y) ln(1 - \hat{y})$

ここで、$\hat{y}$ は予測スコア、$p(\hat{y})$ は スコアにシグモイド関数 を適用して正のクラスに属する確率であり、\{0 では 1\}$ $y \in 1\}$ は真のラベルです。

この計算で使用されるラベルは、 ヒンジ損失 と 指数損失とは異なり、0 と 1 であることに注意してください。使用されるラベルは -1 と 1 です。

Log Loss 関数は、分類子の予測がどれだけ正しいかを測定するのではなく、特定の予測の測定値を提供します。 たとえば、真のラベル 1 に対する予測確率が 0.80 の場合、予測確率 0.99 より大きな影響を受けます。

コンストラクター

LogLoss()

クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。

メソッド

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。
Derivative(Single, Single)	クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。
DualLoss(Single, Single)	クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。
Loss(Single, Single)	クロス エントロピー損失とも呼ばれるログ損失。 これは、分類タスクでよく使用されます。