Fonction de perte exponentielleIl s'agit d'une fonction de perte couramment utilisée dans l'algorithme AdaBoost. Son expression fonctionnelle est sous forme exponentielle, comme le montre le diagramme suivant.

Erreurs courantes en matière de pertes

• Perte exponentielle : principalement utilisée dans l'algorithme d'apprentissage d'ensemble Adaboost ;
• Perte de charnière : principalement utilisée pour la machine à vecteurs de support SVM ;
• Perte d'entropie croisée, perte Softmax : principalement utilisée pour la régression logistique et la classification Softmax ;
• Perte carrée : principalement utilisée pour la méthode des moindres carrés MCO ;
• Perte exponentielle : principalement utilisée dans l'algorithme d'apprentissage d'ensemble Adaboost ;
• Autres pertes : telles que perte de 0 à 1, perte de valeur absolue

Références

【1】Parlons des fonctions de perte dans l’apprentissage automatique