Hinge loss

Hinge loss je stratová funkcia používaná najmä pri podporných vektorových strojoch, ktorá penalizuje nesprávne klasifikácie a správne prípady s nedostatočnou rezervou.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi musí zodpovedať reálnemu cieľu, cene jednotlivých chýb a rozdielom medzi relevantnými skupinami.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je optimalizácia nesprávneho ukazovateľa, zakrytie rozdielov medzi skupinami a interpretácia bez kontextu. Metriku treba prepojiť s reálnym cieľom a cenou jednotlivých chýb.

Hinge loss sa od pojmov Intersection over Union, Gini impurity, Inference latency odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.