指数损失函数是表中对错误分类施加最大惩罚的损失函数,因此其优势是误差梯度大,对应的极小值问题在使用梯度算法时求解速度快。使用指数损失的分类器通常为自适应提升算法(Adaptive Boosting, AdaBoost),AdaBoot利用指数损失易于计算的特点,构建多个可快速求解的“弱”分类器成员并按成员表现进行赋权和迭代,组合得到一个“强”分类器并输出结果。
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