SmoothedHingeLoss Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v3.0.1

Uma versão suave da HingeLoss função, comumente usada em tarefas de classificação.

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

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

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

Herança

Object

SmoothedHingeLoss

Implementações

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Comentários

Let $f(\hat{y}, y) = 1 - y\hat{y}$, em que $\hat{y}$ é a pontuação prevista e $y \in \{-1, 1\}$ é o rótulo verdadeiro. $f(\hat{y}, y)$ aqui está a parte diferente de zero da Perda da Dobradiça.

Observe que os rótulos usados neste cálculo são -1 e 1, ao contrário da Perda de Log, em que os rótulos usados são 0 e 1. Também diferente da Perda de Log, $\hat{y}$ é a pontuação prevista bruta, não a probabilidade prevista (que é calculada aplicando uma função sigmóide à pontuação prevista).

A função Perda de Dobradiça Suavizada é definida como:

$ L(f(\hat{y}, y)) = \begin{cases} 0 & \text{if } f(\hat{y}, y) < 0 \\ \frac{(f(\hat{y}, y))^2}{2\alpha} & \text{if } f(\hat{y}, y) < \alpha \\ f(\hat{y}, y) - \frac{\alpha}{2} & \text{otherwise} \end{cases} $

em que $\alpha$ é um parâmetro de suavização definido como 1 por padrão.

Construtores

SmoothedHingeLoss(Single)

Construtor para dobradiça suavizada perder.

Métodos

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Uma versão suave da HingeLoss função, comumente usada em tarefas de classificação.
Derivative(Single, Single)	Uma versão suave da HingeLoss função, comumente usada em tarefas de classificação.
DualLoss(Single, Single)	Uma versão suave da HingeLoss função, comumente usada em tarefas de classificação.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Uma versão suave da HingeLoss função, comumente usada em tarefas de classificação.
Loss(Single, Single)	Uma versão suave da HingeLoss função, comumente usada em tarefas de classificação.