感知机损失函数为什么可以不考虑1/||𝑤||

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网上有人说1/||𝑤||是个定值，但是个人觉得平面不唯一，这个值肯定也会变。通过参考他人观点结合思考，觉得原因可以列为以下两点。

1. 1/||𝑤||不影响𝑦𝑖(𝑤⋅𝑥𝑖+𝑏)正负的判断，即不影响学习算法的中间过程。因为感知机学习算法是误分类驱动的，这里需要注意的是所谓的“误分类驱动”指的是我们只需要判断−𝑦𝑖(𝑤⋅𝑥𝑖+𝑏)的正负来判断分类的正确与否，而1/||𝑤||并不影响正负值的判断。所以1||𝑤||对感知机学习算法的中间过程可以不考虑。
2. 1||𝑤||不影响感知机学习算法的最终结果。因为感知机学习算法最终的终止条件是所有的输入都被正确分类，即不存在误分类的点。则此时损失函数为0. 对应于−1/||𝑤||∑𝑖∈𝑀𝑦𝑖(𝑤⋅𝑥𝑖+𝑏)，即分子为0.则可以看出1/||𝑤||对最终结果也无影响。

综上所述，即使忽略1/||𝑤||，也不会对感知机学习算法的执行过程产生任何影响。反而还能简化运算，提高算法执行效率。

 

对于他说的正负判定很赞同，因为感知器本身就是一个二类线性分类器，能够正确分类就行。
并且最重要的一点就是我们知道感知器分类器是一个结果不确定的，也就是它的参数w,b都不是固定的值，只要能分类成功都可以，因此不考虑分母也说得过去

还有什么原因想到之后继续补充

最重要的一点：因为是优化，应用的等价loss