损失函数（Loss Function）是机器学习模型中的一个关键概念，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距。 损失函数的目标是通过提供一个差距的度量，帮助模型进行优化，最终减少预测误差。

2019年11月12日 · Hinge Loss 是 机器学习 领域中的一种损失函数，可 用于“最大间隔 (max-margin)”分类，其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其中，y是预测值 (-1到1之间)，t为目标值 (1或 -1)。 其含义为，y的值在 -1到1之间即可，并不鼓励 |y|>1，即让某个样本能够正确分类就可以了，不鼓励分类器过度自信，当样本与分割线的距离超过1时并不会有任何奖励。 目的在于使分类器更专注于整体的分类误差。 在实际应用的时候，一方面，预测值y并不总是属于 [-1,1]，也 …

hinge-loss的公式是： \sum_ {i=1}^N [1-y_i (w·x_i + b)]_+ + \lambda||w||^2 \\ [z]_+ = \begin {equation} \left\ { \begin {array} {lr} z, z>0 & \\ 0.z\leq0 & \end {array} \right. \end {equation} \\

2020年7月4日 · SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。 SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法 …

linear_svm.py一共留了两道编程题，一个是完成svm_loss_naive，一个是完成 svm_loss_vectorized。 这两个函数都要求我们使用微分分析方法（而不是数值分析法）来计算梯度，svm_loss_naive中允许使用循环，更高一级的函数svm_loss_vectorized则要求使用向量来规避 …

2020年1月22日 · SVM 损失：在一个样本中，对于真实分类与其他每各个分类，如果真实分类所得的分数与其他各分类所得的分数差距大于或等于安全距离，则真实标签分类与该分类没有损失值；反之则需要计算真实分类与该分类的损失值； 真实分类与其他各分类的损失值的总和 ...

2024年3月13日 · 间隔损失，也称为铰链损失（Hinge Loss），是在训练分类器，尤其是SVM时经常使用的一种损失函数。 SVM的基本目标是找到一个最优的超平面，使得正负样本之间的间隔最大化，同时最小化分类误差。

2021年8月14日 · SVM算法的本质就是，计算每一个样本中非正确分类与正确分类之间的差值，判断该差值是否大于-Delta，如果大于则说明正确分类相对于非正确分类并不是很突出，需要进 …

本文通过图形来解释 SVM 的 损失函数. 一、SVM损失函数公式. 二、损失函数的图像和图像的解释. \sum_ {i=1}^N [1-y_i (w·x_i + b)]_+ + \lambda||w||^2 \\ [z]_+ = \begin {equation} \left\ { \begin {array} {lr} z, z>0 & \\ 0.z\leq0 & \end {array} \right. \end {equation} \\ 1、损失函数图像. 2、图像解释. 横轴表示 函数间隔，我们从两个方面来理解函数间隔： 1）正负. 当样本被正确分类时，y (wx+b)>0；当样本被错误分类时，y (wx+b)<0。 2）大小.

2022年9月13日 · softmax损失函数和SVM (多分类)损失函数在实际应用中非常广泛。 本文将对这两种损失函数做简单介绍，包括损失函数的计算、梯度的求解以及Python中使用Numpy库函数进行实现。