SmoothedHingeLoss Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Плавная версия HingeLoss функции, которая обычно используется в задачах классификации.

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

Наследование

Object

SmoothedHingeLoss

Реализации

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Комментарии

Пусть $f(\hat{y}, y) = 1 – y\hat{y}$, где $\hat{y}$ — прогнозируемая оценка, а $y \in \{-1, 1\}$ — истинная метка. $f(\hat{y}, y)$ — это ненулевая часть петлевой потери.

Обратите внимание, что в этом вычислении используются метки -1 и 1, в отличие от потерь журнала, где используются метки 0 и 1. Кроме того, в отличие от потери журнала, $\hat{y}$ является необработанной прогнозируемой оценкой, а не прогнозируемой вероятностью (которая вычисляется путем применения сигмоидной функции к прогнозируемой оценке).

Затем функция Smoothed Hinge Loss определяется как:

$ 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} $

где $\alpha$ — это сглаживающий параметр, для которого по умолчанию задано значение 1.

Конструкторы

SmoothedHingeLoss(Single)

Конструктор для сглаженной петли проигрыша.

Методы

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Плавная версия HingeLoss функции, которая обычно используется в задачах классификации.
Derivative(Single, Single)	Плавная версия HingeLoss функции, которая обычно используется в задачах классификации.
DualLoss(Single, Single)	Плавная версия HingeLoss функции, которая обычно используется в задачах классификации.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Плавная версия HingeLoss функции, которая обычно используется в задачах классификации.
Loss(Single, Single)	Плавная версия HingeLoss функции, которая обычно используется в задачах классификации.