Hinge_loss

在機器學習中 ， 鉸鏈損失是一個用於訓練分類器的損失函數 。 鉸鏈損失被用於 「 最大間格分類 」 ， 因此非常適合用於支持向量機 ( SVM ) 。 對於一個預期輸出 ， 分類結果 的鉸鏈損失定義爲 特別注意 ： 以上式子的應該使用分類器的 「 原始輸出 」 ， 而非預測標籤 。 例如 ， 在線性支持向量機當中 ， ， 其中 是超平面參數 ， 是輸入資料點 。 當和同號 （ 意即分類器的輸出是正確的分類 ） ， 且 時 ， 鉸鏈損失 。 但是 ， 當它們異號 （ 意即分類器的輸出是錯誤的分類 ） 時 ， 隨 線性增長 。 套用相似的想法 ， 如果 ， 即使 和 同號 （ 意即分類器的分類正確 ， 但是間隔不足 ） ， 此時仍然會有損失 。