We propose an extended generalization of the pseudo Huber loss formulation. We show that using the log-exp transform together with the logistic function, we can create a loss which combines the desirable properties of the strictly convex losses with robust loss functions. With this formulation, we show that a linear convergence algorithm can be utilized to find a minimizer. We further discuss the creation of a quasi-convex composite loss and provide a derivative-free exponential convergence rate algorithm.


翻译:我们建议扩大假休伯损失配方的概括化。 我们表明,使用日志表达法与后勤功能一起变换,我们可以造成一种损失,将严格的阴道损失的可取特性与强有力的损失函数结合起来。 有了这种配方,我们证明可以使用线性趋同算法来找到一个最小化器。 我们进一步讨论了建立准阴道混合损失的问题,并提供一种无衍生物指数趋同率算法。

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