复合二值损失函数
摘要：关于二元分类和类别概率评估的损失研究以及从边缘损失到一般复合损失的扩展理解，复合损失是适当损失与链接函数的组合。我们刻画了何时边缘损失可以是适当的复合损失，明确展示了如何从一个部分损失的一半来确定对称损失，引入了复合二元损失的内在参数化，并完整揭示了适当损失和“分类校准”损失之间的关系。我们还考虑了“最佳”替代二元损失的问题。我们引入了“最佳”的精确概念，并展示了存在两个凸替代损失无法相互比较的情况。我们完全明确地刻画了组合二元损失的凸性，具体取决于构成复合损失的链接函数和与适当损失相关的权重函数。这种刻画提出了“替代调节”的新方法。最后，在附录中，我们提供了一些与算法无关的关于适当性、凸性和对误分类噪声的鲁棒性之间关系的新结果，并展示了所有凸适当损失都不鲁棒地对抗误分类噪声。
作者：Mark D. Reid, Robert C. Williamson
论文ID：0912.3301
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2009-12-18