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ISupportSdcaLoss 인터페이스

  • 참조

정의

네임스페이스:
Microsoft.ML.Trainers
어셈블리:
Microsoft.ML.Data.dll
패키지:
Microsoft.ML v3.0.1
패키지:
Microsoft.ML v1.0.0
패키지:
Microsoft.ML v1.1.0
패키지:
Microsoft.ML v1.2.0
패키지:
Microsoft.ML v1.3.1
패키지:
Microsoft.ML v1.4.0
패키지:
Microsoft.ML v1.5.5
패키지:
Microsoft.ML v1.6.0
패키지:
Microsoft.ML v1.7.0
패키지:
Microsoft.ML v2.0.0

손실 함수는 최적의 이중 업데이트 Ref: Sec(6.2)에 대한 클로즈 양식 솔루션을 알 수 있습니다. http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf

public interface ISupportSdcaLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.IScalarLoss
type ISupportSdcaLoss = interface
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
Public Interface ISupportSdcaLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IScalarLoss
파생
구현
ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss

메서드

ComputeDualUpdateInvariant(Single)

손실 함수는 최적의 이중 업데이트 Ref: Sec(6.2)에 대한 클로즈 양식 솔루션을 알 수 있습니다. http://jmlr.org/papers/volume14/shalev-shwartz13a/shalev-shwartz13a.pdf
Derivative(Single, Single)

출력과 관련된 손실 함수의 파생

(다음에서 상속됨 IScalarLoss)
DualLoss(Single, Single)

학습 예제의 이중 손실 함수입니다. f(x)가 개별 학습 예제의 손실 함수를 나타내는 경우 이 함수는 -f*(-x*)를 반환합니다. 여기서 f*(x*)는 f(x)의 펜첼 컨줄입니다.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)

SDCA에서 이중 업데이트(\Delta\alpha_i) 컴퓨팅

  • alpha: 지정된 인스턴스의 이중 변수
  • lambdaN: L2 const x 인스턴스 수
  • 캐시된 고정, 위의 메서드에 의해 암시됨
Loss(TOutput, TLabel)

출력 및 지상 진리를 고려하여 손실을 계산합니다. 손실은 일반적으로 많은 인스턴스에 걸쳐 누적되므로 반환 값에는 Double 형식이 있습니다.

(다음에서 상속됨 ILossFunction<TOutput,TLabel>)

적용 대상