Hinge loss

时间 2021-01-03

标签机器学习繁體版

原文原文链接

声明：参考自维基百科后面可能会更新 Hinge Loss 在机器学习中，hinge loss作为一个损失函数(loss function)，通常被用于最大间隔算法(maximum-margin)，而最大间隔算法又是SVM(支持向量机support vector machines)用到的重要算法(注意：SVM的学习算法有两种解释：1. 间隔最大化与拉格朗日对偶；2. Hinge Loss)。

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1. Hinge loss
2. 一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss
3. Hinge loss 与二分类SVM
4. pytorch 实现svm （hinge loss）
5. 分类损失函数：Log loss，KL-divergence，cross entropy，logistic loss，Focal loss，Hinge loss，Exponential loss
6. 损失函数：Hinge Loss（max margin）
7. hinge loss-----------支持向量损失
8. 机器学习中的损失函数（着重比较：hinge loss vs softmax loss）
9. Triplet Loss, Ranking Loss, Margin Loss
10. 损失函数总结以及python实现：hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)...
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