Compartilhar via


HingeLoss Classe

Definição

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

public sealed class HingeLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss
type HingeLoss = class
    interface ISupportSdcaClassificationLoss
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IClassificationLoss
Public NotInheritable Class HingeLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaClassificationLoss
Herança
HingeLoss
Implementações

Comentários

A função Perda de Dobradiça é definida como:

$L(\hat{y}, y) = max(0, m - y\hat{y})$

em que $\hat{y}$ é a pontuação prevista, $y \in \{-1, 1\}$ é o rótulo verdadeiro e $m$ é o parâmetro de margem definido como 1 por padrão.

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. Além disso, ao contrário 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).

Embora a função de perda de dobradiça seja convexa e contínua, ela não é suave (que não é diferencial) em $y\hat{y} = m$. Consequentemente, ele não pode ser usado com métodos descendentes de gradiente ou métodos descendentes de gradiente estocásticos, que dependem da diferenciabilidade em todo o domínio.

Para obter mais informações, consulte Perda de Dobradiça para classificação.

Construtores

HingeLoss(Single)

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

Métodos

ComputeDualUpdateInvariant(Single)

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

Derivative(Single, Single)

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

DualLoss(Single, Single)

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

Loss(Single, Single)

Perda de dobradiça, comumente usada em tarefas de classificação.

Aplica-se a