复合多类损失的凸性与设计
机器学习
2012-06-22 v1 机器学习
摘要
我们考虑用于多类预测的复合损失函数，其由概率分布上的 Proper 损失（即 Fisher 一致性损失）和逆链接函数组成。我们建立了其（强）凸性的条件并探讨了其含义。我们还展示了如何利用这种复合表示所提供的关注点分离，来设计具有相同贝叶斯风险 (Bayes risk) 的损失函数族。
引用
@article{arxiv.1206.4663,
title = {The Convexity and Design of Composite Multiclass Losses},
author = {Mark Reid and Robert Williamson and Peng Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.4663},
year = {2012}
}
备注
ICML2012