tf.keras.losses.SquaredHinge 损失函数示例

平方铰链

loss=(Max(1−正确值×预测值,0))2loss=(Max(1-正确值\times 预测值,0))^{2}loss=(Max(1−正确值×预测值,0))2

正确值应为 -1 或 1。如果提供了二进制（0 或 1）标签，我们会将其转换为 -1 或 1

import tensorflow as tf

y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]
y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
h = tf.keras.losses.SquaredHinge()
h(y_true, y_pred).numpy()

1.86

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