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Minimax(有时是MinMax或MM)是一种决策规则,用于决策理论,博弈论,统计数据和哲学,用于将最坏情况(最大损失)情况下的可能损失降至最低。 最初是针对两人零和博弈理论而制定的,涵盖了玩家交替走法和同时做出同时走法的情况,现已扩展到更复杂的游戏和存在不确定性的总体决策中。这种思想用于机器学习的损失函数,称为对比损失,即最大化正样本,最小化负样本。
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损失函数(机器学习)
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