Weston-Watkins 铰链损失与有序划分

支持向量机（SVM）的多类扩展已以多种方式被形式化。近期一项对九种此类形式的实证比较 [Doğan et al. 2016] 推荐了 Weston 和 Watkins（WW）提出的变体，尽管 WW 铰链损失相对于 0-1 损失并未被校准。在这项工作中，我们为多类分类引入了一种新颖的离散损失函数——有序划分损失，并证明了 WW 铰链损失相对于此损失是被校准的。我们还论证了，在满足此性质的离散损失中，有序划分损失具有最大的信息量。最后，我们应用我们的理论来论证 Doğan 等人所做的实证观察，即 WW-SVM 即使在大规模标签噪声下也能表现良好，而这对多类 SVM 来说是一个具有挑战性的设置。