Command Palette
Search for a command to run...
Exponentielle Verlustfunktion
Date
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
Build AI with AI
From idea to launch — accelerate your AI development with free AI co-coding, out-of-the-box environment and best price of GPUs.
AI Co-coding
Ready-to-use GPUs
Best Pricing
HyperAI Newsletters
Abonnieren Sie unsere neuesten Updates
Wir werden die neuesten Updates der Woche in Ihren Posteingang liefern um neun Uhr jeden Montagmorgen
Unterstützt von MailChimp