HyperAI초신경

하드 마진

하드 인터벌이는 지원 벡터 머신에서 분할 초평면을 선택하는 기초입니다. 이는 분류가 완전히 정확하고 손실 함수가 없는, 즉 손실 값이 0인 상황을 말합니다. 두 개의 이질적인 클래스의 정확히 중간에 있는 평면을 찾기만 하면 됩니다. 하드 인터벌의 반대말은 소프트 인터벌입니다.

소프트 인터벌이는 일정량의 표본 분류 오류가 허용된다는 것을 의미합니다. 최적화 함수는 두 부분으로 구성됩니다. 즉, 점에서 평면까지의 간격 거리와 오분류 손실 수입니다. C는 페널티 계수이고, 오분류 수는 최적화 함수의 가중치 값입니다. 가중치 값이 클수록 분류 오류로 인한 손실에 대한 패널티가 커집니다.

오분류 손실 함수는 힌지 손실, 지수 손실, 대수 손실로 나눌 수 있지만, 주로 사용되거나 기본적으로 사용되는 손실 함수는 힌지 손실의 소프트 마진 함수입니다.

참고문헌

【1】SVM 하드 마진 및 소프트 마진(CSDN 블로그)