LogLoss 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.

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

상속

Object

LogLoss

구현

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

설명

로그 손실 함수는 다음과 같이 정의됩니다.

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

여기서 $\hat{y}$은 예측 점수이고, $p(\hat{y})$은 점수에 시그모이드 함수 를 적용하여 양수 클래스에 속할 확률이고, \in \{0, 1\}$$y true 레이블입니다.

이 계산에 사용된 레이블은 힌지 손실 및 지수 손실과 달리 0과 1이며, 사용된 레이블은 -1과 1입니다.

로그 손실 함수는 분류자의 예측 이 얼마나정확한 지 측정하는 대신 특정 예측의 정도를 측정합니다. 예를 들어 실제 레이블 1에 대해 0.80의 예측 확률은 0.99의 예측 확률보다 더 많은 불이벌을 받습니다.

생성자

LogLoss()

교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.

메서드

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.
Derivative(Single, Single)	교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.
DualLoss(Single, Single)	교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.
Loss(Single, Single)	교차 엔트로피 손실이라고도 하는 로그 손실입니다. 분류 작업에 일반적으로 사용됩니다.