Hinge

机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279这里是比较全的，引用过来有好多公式变化了https://blog.csdn.net/left_la/article/details/9159949常见向量范数和矩阵范数1.损失函数损失函数（Lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)f(x)与真实值YY的不一致程度，它是
gdengden·2020-06-23 10:10

《人工智能》工程师：支持向量机

损失函数的区别：L(Wt)=-y*logp(y=1|x)-(1-y)log(1-p(y=1|x))；支持向量机：铰链(hinge)损失函数L(x,y)=max{0,1
gaoyishu91·2020-06-23 09:29

机器学习的损失函数

机器学习三方面损失函数交叉熵逻辑回归平方损失函数最小二乘Hinge损失函数SVM指数损失函数AdaBoost对比与总结机器学习三方面机器学习问题，大致包含这是哪个方面：模型：建立什么样的模型目标：怎么定义最大化或最小化的目标函数算法
Young_Gy·2020-06-22 09:24

一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss

一文理解RankingLoss/ContrastiveLoss/MarginLoss/TripletLoss/HingeLoss翻译自FesianXu，2020/1/13,原文链接https://gombru.github.io/2019/04/03/ranking_loss/前言rankingloss在很多不同的领域，任务和神经网络结构（比如siamesenet或者Tripletnet）中被广泛
FesianXu·2020-06-22 00:47

tensorflow 2.0 （三）损失函数——MSE\Entropy\Hinge Loss

计算预测值与正确解之间的误差是很重要的一步，一般有三种计算误差的方式1.MSE=>有以下两种表现形式来看看代码实现：importtensorflowastfy=tf.constant([1,2,3,0,2])y=tf.one_hot(y,depth=4)y=tf.cast(y,dtype=tf.float32)out=tf.random.normal([5,4])loss1=tf.reduce_m
小白tree·2020-06-21 13:29

核函数与支持向量机入门

从分类问题入手，由最小化训练错误导出限制条件下的凸优化问题的解，进而由线性可分的硬边界泛化为利用松弛变量放宽限制条件的软边界问题；从一般性的损失函数出发，由线性回归的0-1损失函数换成hinge损失函数
willheng·2020-03-22 16:27

机器学习：常见的损失函数

损失函数简要介绍0-1损失绝对值损失log对数损失函数平方损失函数指数损失函数Hinge损失函数损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。
小歪与大白兔·2020-03-03 00:07

Hinge loss

NeilZhu，IDNot_GOD，UniversityAI创始人&ChiefScientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施UAI中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）,DLCenter（深度学习知识中心全球价值网络），AIgrowth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才
朱小虎XiaohuZhu·2020-02-27 04:04

[新奇设计]磁力镜框「magne-hinge」

由日本设计工作室nendo所推出的新设计「magne-hinge」利用磁力来取代螺丝，使得眼镜脚与镜框可以随性分离，最显而易见的好处就是再也不用为了松掉的螺丝烦恼，常保镜框的开阖自如。
马克笔设计留学·2020-02-17 01:36

SVM系列第十一讲--损失函数

1、Hinge损失函数首先我们来看什么是合页损失函数（hingelossfunction）：hingelossfunction下标”+”表示以下取正值的函数，我们用z表示中括号中的部分：也就是说，数据点如果被正确分类
文哥的学习日记·2020-01-08 15:14

数据挖掘面试题之SVM和LR的不同

SVM是hinge损失函数，LR是log损失函数3
milter·2020-01-07 21:13

机器学习中 margin loss 、hinge loss 和 ramp loss 的区别

对分类问题，设\(y\in\{-1,1\}\),\(\mathop{sign}(f(x))\)代表分类器，定义\(z=yf(x)\)为margin值。一般来说，marginlossfunction代表只需输入margin值即可输出loss的function.也即\(\ell:\mathbbR\to\mathbbR\)or\(\ell(y,f(x))\triangleq\ell(yf(x))\),常
Gelthin·2020-01-07 19:00

hinge loss/支持向量损失的理解

https://blog.csdn.net/AI_focus/article/details/78339234https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8964029.htmlpytprchHingeLoss的实现：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasdataimporttorchvision
dangxusheng·2019-12-19 23:00

Facebook承认15年起与61家科技公司提供用户数据的访问权限

7月2日，据外媒报道，社交媒体巨头Facebook已承认向61家科技公司提供了其用户数据是访问权限，这61家公司包括了：包括美国在线(AOL)、耐克(Nike)、联邦包裹服务（UPS）和约会应用Hinge
拉米拉科技集团·2019-12-15 09:40

西瓜书笔记02：支持向量基

支持向量基@[拉格朗日乘子法|对偶问题|KKT条件|核函数|hinge损失]存在多个超平面将样本划分的情况下，选择对训练样本局部扰动容忍性最好的。间隔与支持向量划分超平面的法向量为，则超平面为。
叫我e卵石·2019-12-12 21:57

解析损失函数之categorical_crossentropy loss与 Hinge loss

冒泡~那天伙伴说，看我的是动力，就突然发现很久没有更了。最近实验是遇到了瓶颈，死活卡在了最后的Merge上...值得做的事情都不容易鸭。今天就再记录一下。损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）
LiBiscuit·2019-08-17 10:57

[机器学习] SVM——Hinge与Kernel

SupportVectorMachine[学习、内化]——讲出来才是真的听懂了，分享在这里也给后面的小伙伴点帮助。learnfrom:https://www.youtube.com/watch?v=QSEPStBgwRQ&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49&index=29台湾大学李宏毅教授，讲授课程很用心，能把我之前看过却不理解的知识很易懂、精彩的讲出
长颈鹿大侠·2019-07-27 21:00

机器学习知识点总结（2）——优化器

机器学习知识点总结（2）——优化器前言有监督学习的损失函数分类问题中的损失函数0-1损失函数Hinge损失函数Logistic损失函数交叉熵损失函数回归问题中的损失函数平方损失函数绝对损失函数Huber
不是一首歌的事·2019-07-25 11:11

损失函数

主要内容：0-1,Hinge,Logistic,CrossEntropy,Square,Absolute,Huber简述：损失函数刻画了模型与训练样本的匹配程度。
Fainke·2019-06-18 10:58

几种推荐系统领域解决排序问题的损失函数

正则http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html1.1LossTermGoldStandard(idealcase)：0-1loss,记录分类错误的次数Hinge
ruiding.neu·2019-05-07 20:08

常用损失函数

hinge_lossL(y,y^)=max(0,1−yy^)(1-1)L(y,\haty)=max(0,1-y\haty)\tag{1-1}L(y,y^)=max(0,1−yy^)(1-1)wherey
yichudu·2019-05-07 14:28

2019-03-25

二分类问题，损失函数是0-1损失[A]，其代理损失函数是Hinge损失函数[B]（不能用梯度下降进行优化，而用次梯度下降法）；0-1损失的另一个代理损失函数是Logistic函数[C]（该损失函数对所有
hannah1123·2019-03-25 16:22

Sklearn --- 支持向量机

一、软间隔支持向量机软间隔支持向量机的优化目标：其中可以用下列损失函数替代hinge损失：指数损失：对率损失：importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.svmimportLinea
涵先森的博客园·2018-12-08 09:38

SAGAN 代码阅读笔记

arxiv.org/abs/1805.08318代码地址：https://github.com/heykeetae/Self-Attention-GAN按照代码流程进行记录默认参数设置adv_loss='hinge'attn_path
renshuo555·2018-12-01 22:35

深度学习基础--loss与激活函数--合页损失函数、折页损失函数；Hinge Loss；Multiclass SVM Loss

定义  在二元分类中，hinge损失函数按以下方式定义：  loss=max(
whitenightwu·2018-11-16 10:37

SVM: Support Vector Machine | 支持向量机

fromsklearn.svmimportLinearSVC,SVC#LinearSVC(C=1,loss="hinge")比SVC(kernel="linear",C=1)快支持向量的含义支持向量就
冰源·2018-09-14 16:27

sklearn-loss function

lossfunctionlossfunction是hinge对应SVM意
ddm2014·2018-08-24 11:00

Hinge Joint 铰链关节

Unity铰链关节的文档并不易懂。所以用白话文写一个说明，以门为例：门由门框、门板组成。门框不动，门板绕着门框（门轴）运动。铰链关节，是门板上的组件。门框：刚体Rigidbody门板：刚体Rigidbody、铰链关节HingeJointConnectedBody：连接到哪个刚体。（比如门框）Anchor：锚点，也就是连接点。连接点位置是从自身原点出发，向X,Y,Z轴偏移多少。Axis：旋转轴。0为
常城·2018-08-15 15:07

SVM（支持向量机）之Hinge Loss解释

HingeLoss解释SVM求解使通过建立二次规划原始问题，引入拉格朗日乘子法，然后转换成对偶的形式去求解，这是一种理论非常充实的解法。这里换一种角度来思考，在机器学习领域，一般的做法是经验风险最小化ERM，即构建假设函数为输入输出间的映射，然后采用损失函数来衡量模型的优劣。求得使损失最小化的模型即为最优的假设函数，采用不同的损失函数也会得到不同的机器学习算法，比如这里的主题SVM采用的是Hing
郭耀华·2018-08-07 12:00

机器学习中的各种损失函数（Hinge loss，交叉熵，softmax）

机器学习中的各种损失函数SVMmulticlassloss（Hingeloss）这是一个合页函数，也叫Hingefunction，loss函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里，多分类的SVM，我们的损失函数的含义是这样的：对于当前的一组分数，对应于不同的类别，我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高，并且最好要高出一个margin，这样才是安全的。反映在这个函数中，就是
江户川柯壮·2018-04-23 16:57

理解Hinge Loss (折页损失函数、铰链损失函数)

HingeLoss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。在二分类情况下，公式如下：L(y)=max(0,1–t⋅y)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
fendegao·2018-04-17 01:35

机器学习之损失函数（代价函数）

一、分类算法中的损失函数1、0-1损失函数2、Log损失函数2.1Log损失2.2Logistic回归算法的损失函数2.3二者的等价3、Hinge损失函数3.1Hinge损失3.2SVM的损失函数3.3
喂鱼W_y·2018-02-04 21:49

绘制常见损失函数

损失首先我们来复习一下常见的损失函数Logistics损失函数/sigmoid函数指数损失函数（Adaboost）{#三、指数损失函数（Adaboost）}$$exp\left(-m\right)$$Hinge
谈笑风生Smile·2017-09-10 19:26

模型评估——定量分析预测的质量

评分参数定义模型评价规则公共案例预定义值根据度量函数定义你的评分策略应用你自己的评分对象使用多种度量指标分类度量从二分类到多分类多标签精确度Cohenskappa混乱矩阵分类报告汉明损失Jaccard相似性相关系数准确率召回率和F度量二分类多分类多标签Hinge
hustqb·2017-09-10 14:21

Hinge loss

原文链接：HingelossHingeloss在机器学习中，hingeloss常作为分类器训练时的损失函数。hingeloss用于“最大间隔”分类，特别是针对于支持向量机（SVM）。对于一个期望输出和分类分数y，预测值y的hingeloss被定义为：（为了方便将其写作L(y)）注意：这里的y分类器决策函数的“原始”输出，而不是预测的类别标签。例如，在线性SVM中，y=wx+b，(w,b)是分类超平
chaibubble·2017-07-24 21:20

机器学习中几种损失函数的分析

为了克服这个函数不连续，不是凸函数的问题，出现了其他几种可以替代的函数2.hinge损失函数f(z)=m
UESTC_C2_403·2017-07-14 09:14

matlab利用hinge loss实现多分类SVM

介绍hingelosscode1介绍本文将介绍hingelossE(w)以及其梯度∇E(w)。并利用批量梯度下降方法来优化hingeloss实现SVM多分类。利用hingeloss在手写字数据库上实验，能达到87.040%的正确识别率。2.hingeloss根据二分类的SVM目标函数，我们可以定义多分类的SVM目标函数：E(w1,…,wk)=∑kj=112||wj||2+C∑ni=1L((w1,…
小明知道·2017-03-15 09:35

系统学习深度学习（八）--损失函数

mi的具体形式如下：对于损失项，主要的形式有：0-1损失Log损失Hinge损失指数损失感知损失1、0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号
Eason.wxd·2017-02-21 09:10

损失函数：Hinge Loss（max margin）

FromWikipedia,thefreeencyclopediaPlotofhingeloss(blue)vs.zero-oneloss(misclassification,green:y<0)fort=1andvariabley.Notethatthehingelosspenalizespredictionsy<1,correspondingtothenotionofamargininasup
VictorLeeLk·2017-01-11 15:16

机器学习中的常见问题——损失函数

mi的具体形式如下：mi=y(i)fw(x(i))y(i)∈{−1,1}fw(x(i))=wTx(i)对于损失项，主要的形式有：0-1损失Log损失Hinge损失指数损失感知损失1、0-1损失
dulingtingzi·2016-10-03 20:33

DMD芯片显示原理的介绍-2016.5.13

上层结构的制造是从完整CMOS内存电路开始，再透过光罩层的使用，制造出铝金属层和硬化光阻层(hardenedphotoresist)交替的上层结构，铝金属层包括地址电极(addresselectrode)、绞链(hinge
zcj331·2016-05-13 16:00

机器学习中的常见问题——损失函数

mi的具体形式如下：mi=y(i)fw(x(i))y(i)∈{−1,1}fw(x(i))=wTx(i)对于损失项，主要的形式有：0-1损失Log损失Hinge损失指数损失感知损失1、0-1损失函数在分类问题中
zhiyong_will·2016-03-31 15:55

机器学习中的常见问题——损失函数

mi的具体形式如下：mi=y(i)fw(x(i))y(i)∈{−1,1}fw(x(i))=wTx(i)对于损失项，主要的形式有：0-1损失Log损失Hinge损失指数损失感知损失1、0-1损失函数在分类问题中
google19890102·2016-03-31 15:00

机器学习：L1与L2正则化项

题目关于支持向量机SVM,下列说法错误的是（） A.L2正则项，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力 B.Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误 C.分类间隔为1/||w||，||w
ztf312·2016-03-15 10:00

Hinge loss

文／Not_GOD（简书作者）原文链接：http://www.jianshu.com/p/4a40f90f0d98著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权，并标注“简书作者”。TheHingeLoss定义为E(z)=max(0,1-z)，在图中是蓝色的线所表示的那个，theLogLoss为红色的线所表示，而theSquareLoss是绿色themisclassificationerror用黑色表示
ZhikangFu·2016-03-14 11:00

核函数与支持向量机入门

从分类问题入手，由最小化训练错误导出限制条件下的凸优化问题的解，进而由线性可分的硬边界泛化为利用松弛变量放宽限制条件的软边界问题；从一般性的损失函数出发，由线性回归的0-1损失函数换成hinge损失函数
willheng01·2015-11-21 23:03

swiper中提供的动画效果

bounce：弹跳两下出来flash：闪烁两下pulse：脉冲形式出来rubberBand：橡皮圈形式弹出shake：抖动形式swing：上下摇摆荡秋千tada：上下跳动在回归wobble：左上角大幅摇摆 hinge
·2015-11-13 06:06

一个查询场景TYPE的函数

OnMouseDown () {var hinges : HingeJoint[] = FindObjectsOfType(HingeJoint) as HingeJoint[];for (var hinge
·2015-11-13 04:32

view动画库

RubberBand, Shake, Swing, Wobble, Bounce, Tada, StandUp, Wave Special Hinge
·2015-11-13 03:23

Joint Sample

Hinge Joint 测试成功目前Hinge Joint 除了支持Joint Limit和Joint Motor,此外由于在真实环境中就Joint本身在转轴处也存在摩擦力，这里是摩擦矩，和接触情况下的摩擦力有类似的性质
·2015-11-12 16:02
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