画出hinge损失函数图像

Hinge损失函数是一种用于二分类问题的损失函数，其公式为：

$L(y) = \max(0, 1 - y\cdot\hat{y})$

其中，$y$是真实标签，$\hat{y}$是预测标签。如果预测正确，则损失为0；如果预测错误，则损失为$1-y\cdot\hat{y}$。

下面是Hinge损失函数的图像：


从图中可以看出，当$y\cdot\hat{y}>1$时，损失函数的值为0，即分类正确，此时不需要进行更新；当$y\cdot\hat{y}\leqslant1$时，损失函数的值单调递增，即分类错误，需要进行更新。另外，当$y\cdot\hat{y}=0$时，此时损失函数为1，是一个比较特殊的点。