मैं मशीन लर्निंग के कुछ आवश्यक विचारों पर एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं, और मैं सोच रहा था कि क्या नुकसान (चुकता, लॉग, काज, छद्म, आदि) की विभिन्न धारणाओं का एक व्यापक उपचार है। मैं हान्स फंक्शन सेमेंटिक्स पर जॉन लैंगफोर्ड की उत्कृष्ट पोस्ट की एक अधिक व्यापक, औपचारिक प्रस्तुति की तर्ज पर कुछ सोच रहा था ।
जवाबों:
ट्यूटोरियल ऊर्जा आधारित लर्निंग पर LeCun एट अल द्वारा। हो सकता है कि आपको वहाँ का एक अच्छा हिस्सा मिल जाए। वे कई नुकसान कार्यों का वर्णन करते हैं और चर्चा करते हैं कि ऊर्जा आधारित मॉडल के लिए उन्हें "अच्छा या बुरा" क्या बनाता है।
हानि फ़ंक्शन समस्या द्वारा दिया जाता है। यह कुछ भी हो सकता है। उदाहरण के लिए, आप उपयोग किए गए CPU समय और स्थान को भी दंडित कर सकते हैं।
सुदृढीकरण सीखने में, हानि समारोह एक अज्ञात गैर-नियतात्मक कार्य है। आप समस्या को बदले बिना इसे फिर से परिभाषित नहीं कर सकते।
मुझे पता है कि यह प्रश्न दिनांकित है, लेकिन यह ऐसा कुछ है जिसकी मुझे वर्तमान में दिलचस्पी है।
उत्तल हानि कार्यों और क्लासिफायर संगतता के विषय पर एक बहुत अच्छा पेपर टोंग झांग द्वारा " सांख्यिकीय व्यवहार और अनुरूपता तरीकों की संगति पर आधारित है " टोंग झांग द्वारा।