代价函数和损失函数一样吗？
编辑：自学文库
时间：2024年09月22日
一般来说，它们都用于量化模型的性能，并将其用于训练和评估。
代价函数和损失函数都是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的差异的指标，并将其最小化作为优化模型的目标。
在机器学习中，代价函数可以被定义为在特定的样本上的预测误差（例如，平均绝对误差或平方误差）的函数。
而损失函数则是在所有样本上的代价函数的平均值或总和。
因此，可以说代价函数和损失函数是相关的，但是损失函数的含义更广泛一些。