Perda de articulação
# Perda de articulação

Em aprendizagem automática, a perda de articulação é uma função de perda usada para classificadores de treinamento. A perda de articulação é usada para classificação de "margem máxima", principalmente para máquinas de vetores de suporte (SVMs). Para uma saída pretendida t = ±1 e um escore de classificador y, a perda de articulação da previsão y é definida como:
    $\ell (y)=\max(0,1-t\cdot y)$
Observe que y deve ser a saída "crua" da função de decisão do classificador, não o rótulo da classe prevista. Por exemplo, em SVMs lineares $y=\mathbf {w} \cdot \mathbf {x} +b$, onde $(\mathbf {w} ,b)$ são os parâmetros do hiperplano e $\mathbf {x}$ é o ponto a ser classificado. Pode-se ver que quando t e y têm o mesmo sinal (que significa que y prediz a classe correta) e $|y|\geq 1$, a perda de articulação $\ell (y)=0$, mas quando eles têm sinal oposto, $\ell (y)$ aumenta linearmente com y (erro unilateral).
A em aprendizagem de máquina, a perda de articulação também é conhecida como "hinge loss" ou como "SVM loss".