Hinge loss (funkcja straty zawiasowej) to funkcja straty wykorzystywana w uczeniu maszynowym do trenowania klasyfikatorów, ze szczególnym uwzględnieniem maszyn wektorów nośnych (SVM). Jej głównym celem jest realizacja klasyfikacji o maksymalnym marginesie poprzez penalizowanie nie tylko błędnych prognoz, ale również punktów poprawnych, które znajdują się zbyt blisko granicy decyzyjnej. Wartość tej funkcji wynosi zero tylko wtedy, gdy próbka leży po właściwej stronie i poza wyznaczonym marginesem bezpieczeństwa, w przeciwnym razie strata rośnie liniowo. Dzięki swojej wypukłej strukturze jest łatwa w optymalizacji i skutecznie motywuje model do tworzenia jak najszerszego pasma rozdzielającego klasy.
Źródło: en.wikipedia.org
