Machine learning 如何找到非凸函数的替代项
我正在学习排序。我发现一些损失函数，例如0/1损失，不能直接最小化为非凸或不连续等。对于其他损失函数也是如此 因此，研究人员使用了另一种称为“凸代理”的损失函数，它“限制”了0/1类型的损失，他们试图最小化损失函数的代理以找到参数（如果我理解正确的话） 我的问题是，在给定非凸损失函数的情况下，寻找代理函数的过程是什么 在这里我可以读到，我有一个非凸损失函数，我想装置它的替代损失的步骤 还有，我如何知道某些函数是0/1损失的上界Machine learning 如何找到非凸函数的替代项,machine-learning,supervised-learning,loss,Machine Learning,Supervised Learning,Loss,我正在学习排序。我发现一些损失函数，例如0/1损失，不能直接最小化为非凸或不连续等。对于其他损失函数也是如此 因此，研究人员使用了另一种称为“凸代理”的损失函数，它“限制”了0/1类型的损失，他们试图最小化损失函数的代理以找到参数（如果我理解正确的话） 我的问题是，在给定非凸损失函数的情况下，寻找代理函数的过程是什么 在这里我可以读到，我有一个非凸损失函数，我想装置它的替代损失的步骤 还有，我如何知道某些函数是0/1损失的上界 如何得出这个界限？设计好的代理函数是一个研究课题，因为定义好的代理函
如何得出这个界限？设计好的代理函数是一个研究课题，因为定义好的代理函数实际上会导致构建新的机器学习模型。没有这样做的“规则”——这就是研究的意义所在。从实用的角度来看，您应该探索许多现有的功能，因为它们并不“只是流行”——它们只是好的、易于理解的和有用的
如何检查损失函数是否限制了当前函数？你提供了一个数学证明。你有真正的损失
l（x，y，p）s（x，y，p）l（x，y，p）设计好的代理函数是一个研究课题，因为定义这样的函数实际上会导致构建新的机器学习模型。没有这样做的“规则”——这就是研究的意义所在。从实用的角度来看，您应该探索许多现有的功能，因为它们并不“只是流行”——它们只是好的、易于理解的和有用的
如何检查损失函数是否限制了当前函数？你提供了一个数学证明。你有真正的损失l（x，y，p）
和一个代理s（x，y，p）
，你所要做的就是显示l（x，y，p）