每个面板将损失绘制为真实和预测标签差异的函数。平方损失L（左）(（f）(x个),年) = (（f）(x个) −年)2通常用于回归问题，也用于分类[22]. 铰链损失L（左）(（f）(x个),年)=最大值（0，1−伊夫(x个))在支持向量机中用作零损失的凸近似[8]. 乙状结肠丢失L（左）(（f）(x个),年) = 1/经验（1+（f）(x个))可能不太常用，但在例如[23,27].
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