几种常用的loss function

最新推荐文章于 2025-07-14 19:51:43 发布
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本文介绍了三种常用的损失函数：0-1损失、对数损失和铰链损失，并解释了它们在二元分类任务中的应用。其中，0-1损失直接度量预测错误；对数损失为概率型损失函数，适用于逻辑回归等场景；铰链损失用于支持向量机中，旨在最大化分类间隔。

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architecture

0-1 Loss:      L01(mi(w))=I[mi(w)<0]
Log loss:      Llog(mi(w))=log(1+e−mi(w))
Hingle loss:   Lhingle(mi(w))=max(0,1−mi(w))

其中，w 表示weight vector，ti表示class label，xi表示feature vector，mi(w)=tifw(xi)。

Reference

[1]. Algorithms for Direct 0–1 Loss Optimization in Binary Classification

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