NLP 2.3：SVM和hinge loss

其他 2021-02-28 16:09:24 阅读次数: 0

Linear Classifier

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2、Margin

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3、SVM的目标函数——hard constraint

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4、Soft constraint

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加入惩罚因子

5、Hinge Loss

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6、Gradient Descent for Hinge Loss

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7、Primal-Dual 介绍

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NLP 2.3：SVM和hinge loss

NLP学习笔记11---SVM支持向量机(Hinge loss)

Hinge loss

Hinge Loss 和 Zero-One Loss

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cs231n_2017_svm_hinge_loss

SVM（支持向量机）之Hinge Loss解释

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NLP笔记：常用loss function整理

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一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss

hinge loss（损失函数）详解

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hinge loss/支持向量损失的理解

【损失函数】Hinge Loss 合页损失

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dice loss和iou loss区别

focal loss和ohem

retinanet 和focal loss

Focal Loss和变体

Focal loss 和 GHM

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

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MSE,Cross Entropy 和Hinge Loss 三种损失函数的比较

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