指数损失函数是 AdaBoost 算法中常用的损失函数，其函数表达式为指数形式，示意图如下。

常见损失误差

• 指数损失 Exponential Loss：主要用于 Adaboost  集成学习算法；
• 铰链损失 Hinge Loss：主要用于支持向量机 SVM；
• 互熵损失 Cross Entropy Loss 、 Softmax Loss：主要用于 Logistic  回归与 Softmax 分类；
• 平方损失 Square Loss：主要用于最小二乘法 OLS；
• 指数损失 Exponential Loss：主要用于 Adaboost 集成学习算法；
• 其他损失：如 0-1 损失、绝对值损失

参考来源

【1】聊聊机器学习中的损失函数