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合页损失函数

合页损失函数

作者: ltochange | 来源:发表于2021-07-13 09:34 被阅读0次

这里介绍得是统计学习方法中提到的二分类合页损失函数hinge loss

对于包含N个样本的数据D(x,y)x代表样本输入,y代表真实的标签,y中元素的值属于\{1,-1\},分别表示正类与负类。 第n个样本对应的loss,如下:

l_{n}=max(0,1-y(wx_{n}+b))

  • 1-y(wx_{n}+b)<0, 即y(wx_{n}+b)>1时,loss取值为0,此时分类正确,并且输出与标签的乘积较大确信度比较高,属于易分类样本,loss忽略不计。
  • 0<y(wx_{n}+b)<1, loss取值为1-y(wx_{n}+b),此时虽然分类正确,但确信度不高
  • y(wx_{n}+b)<0, loss取值为1-y(wx_{n}+b),此时分类错误

hinge loss 使得模型更加关注难分类的样本,并且对于分类正确但确信度不高的样本也会计算误差值。

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