我试图从全局角度了解机器学习中的一些基本思想，我想知道是否对不同的损失概念（平方、对数、铰链、代理等）进行了综合处理。我正在考虑更全面、更正式地介绍 John Langford 关于损失函数语义的优秀帖子。
损失函数的全面概述？
机器算法验证
参考
损失函数
2022-02-01 03:45:41
4个回答
LeCun 等人的基于能量的学习教程。可能会让你在那儿取得好成绩。他们描述了许多损失函数，并讨论了是什么让它们对基于能量的模型“好或坏”。
损失函数由问题给出。它可以是任何东西。例如，您还可以惩罚使用的 CPU 时间和空间。
在强化学习中，损失函数是一个未知的非确定性函数。你不能在不改变问题的情况下重新定义它。
我知道这个问题有点过时了，但这是我目前感兴趣的问题。
关于凸损失函数和分类器一致性主题的一篇非常好的论文是张彤的“ Statistical Behavior and Consistency of Classification Methods Based on Convex Risk Minimization ”。
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