代价函数与损失函数的区别与联系？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
两者的主要区别在于应用的领域和具体的计算方式。
代价函数通常是在训练过程中使用的，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。
它的目标是最小化模型的预测误差，以便更好地拟合训练数据。
常见的代价函数有平方差损失函数和交叉熵损失函数等，不同的任务和模型选择不同的代价函数。
损失函数是在训练结束后用于评估模型在测试数据上的表现。
它也衡量了模型预测值与实际值之间的差异，但与代价函数的区别在于损失函数更关注的是模型的泛化能力和预测性能。
常见的损失函数有平均绝对误差损失函数和对数似然损失函数等。
两者的联系在于它们都是机器学习中用于衡量模型预测误差的指标，都可以用于模型的优化和评估。
它们的选择都是依赖于具体的任务和模型类型，不同的代价函数和损失函数可以帮助模型更好地拟合训练数据和泛化到测试数据上。