Un ponte tra le prestazioni del modello e i parametri del modello, che guida l'ottimizzazione dei parametri del modello
è una funzione che misura il grado di incoerenza tra il valore previsto di un dato classificatore e il valore reale e il suo output è solitamente un valore reale non negativo
L'uscita del valore reale non negativo può essere utilizzata come segnale di feedback per regolare i parametri del classificatore per ridurre il valore di perdita corrispondente all'istanza corrente e migliorare l'effetto di classificazione.
Perdita della macchina del vettore di supporto multiclasse
termine regolare
Per evitare che il modello si adatti eccessivamente al set di addestramento
Iperparametri per controllare la dimensione del termine regolare
Lo scopo principale è incoraggiare pesi decentralizzati e utilizzare tutte le caratteristiche dimensionali invece di fare eccessivo affidamento su poche caratteristiche dimensionali.