DamiRocK

Hinge loss и margin: четыре примера для SVM

Для margin m=yf(x) loss=max(0,1−m). При m=2,1,0,−1 получаем 0,0,1,2 и видим отличие правильной классификации от margin≥1.

Формула

Для метки y∈{−1,1} и score f(x) signed margin равен m=yf(x). Hinge loss:

L=max(0,1−m).

Четыре значения

m Hinge loss Смысл
2 0 Правильно и за margin
1 0 На границе margin
0 1 На решающей границе
−1 2 Неправильная сторона

Почему правильный класс ещё может штрафоваться

Если 0<m<1, знак прогноза уже правильный, но объект лежит внутри margin. Hinge loss положительна и SVM продолжает увеличивать запас.

Производная

При m<1 производная loss по m равна −1; при m>1 — 0. В точке 1 функция не дифференцируема, но имеет субградиенты между −1 и 0.

0–1 loss и hinge loss решают разные оптимизационные задачи; hinge служит выпуклым surrogate, а не вероятностью ошибки.

Редакционная практика по SVM-разделу mlearn_pro · CC BY 4.0.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.