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ScharnierverlustfunktionDie Form ähnelt einem Scharnier, daher auch der Name. Diese Verlustfunktion existiert hauptsächlich in Support Vector Machines, die nicht nur eine korrekte Klassifizierung erfordern, sondern auch ein ausreichend hohes Konfidenzniveau, damit der Verlust 0 ist, d. h. die Scharnierverlustfunktion stellt höhere Anforderungen an das Lernen.
Die Formel der Scharnierverlustfunktion lautet L ( y ( w * x + b )) = [ 1 – y ( w * x + b )]
Hinge Loss ist eine Verlustfunktion, die zum Trainieren von Klassifikatoren verwendet wird, insbesondere für Support Vector Machines.
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