深度学习剖根问底：各种Loss大总结

1. 指数损失函数（Adaboost） 学过Adaboost算法的人都知道，它是前向分步加法算法的特例，是一个加和模型，损失函数就是指数函数。在Adaboost中，经过m此迭代之后，可以得到fm(x): Adaboost每次迭代时的目的是为了找到最小化下列式子时的参数α和G： 而指数损失函数(exp-loss）的标准形式如下 可以看出，Adaboost的目标式子就是指数损失，在给定n个样本的情况下

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