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Exponentielle Verlustfunktion

Datum

vor 7 Jahren

Exponentielle VerlustfunktionEs handelt sich um eine häufig verwendete Verlustfunktion im AdaBoost-Algorithmus. Der Funktionsausdruck liegt in Exponentialform vor, wie im folgenden Diagramm dargestellt.

Häufige Fehler bei Verlusten

  • Exponentialer Verlust: Wird hauptsächlich im Ensemble-Lernalgorithmus von Adaboost verwendet;
  • Hinge Loss: Wird hauptsächlich für Support Vector Machine SVM verwendet;
  • Cross Entropy Loss, Softmax Loss: Wird hauptsächlich für die logistische Regression und Softmax-Klassifizierung verwendet;
  • Quadratverlust: Wird hauptsächlich für die Methode der kleinsten Quadrate (OLS) verwendet.
  • Exponentialer Verlust: Wird hauptsächlich im Ensemble-Lernalgorithmus von Adaboost verwendet;
  • Andere Verluste: wie 0-1 Verlust, absoluter Wertverlust

Verweise

【1】Lassen Sie uns über Verlustfunktionen im maschinellen Lernen sprechen

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