代价函数与损失函数的区别？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
代价函数衡量了模型预测结果与实际标签之间的差距，而损失函数是用来最小化代价函数的目标函数。
具体来说，代价函数是一个关于模型参数的函数，它衡量了模型预测结果和真实标签之间的差距。
常见的代价函数有均方误差和交叉熵等。
代价函数越小，表示模型的预测结果与真实标签的一致性越高。
而损失函数是一种用来最小化代价函数的目标函数。
通常，我们通过梯度下降等优化算法，不断调整模型参数的取值，使得损失函数达到最小值。
换句话说，损失函数是为了最小化代价函数而设计的。
总结起来，代价函数衡量了模型预测结果与实际标签之间的差距，而损失函数则是用来最小化代价函数的目标函数。
只有通过不断优化损失函数，我们才能训练出更准确的模型。