损失函数(loss function)
来源：互联网 发布：荒野行动知乎 编辑：程序博客网 时间：2024/05/17 22:23
通常而言，损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料：
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf （题名“Loss functions; a unifying view”）。
一、损失项
- 对回归问题，常用的有：平方损失(for linear regression)，绝对值损失；
- 对分类问题，常用的有：hinge loss(for soft margin SVM)，log loss(for logistic regression)。
说明：
- 对hinge loss，又可以细分出hinge loss（或简称L1 loss）和squared hinge loss（或简称L2 loss）。国立台湾大学的Chih-Jen Lin老师发布的Liblinear就实现了这2种hinge loss。L1 loss和L2 loss与下面的regularization是不同的，注意区分开。
二、正则项
- 常用的有L1-regularization和L2-regularization。上面列的那个资料对此还有详细的总结。
补充
- Liblinear地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/
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