代价函数和损失函数区别？
编辑：自学文库
时间：2024年09月22日
代价函数（Cost Function）是用来衡量整个训练集在当前模型参数下的预测误差，代表了模型对训练数据的整体拟合程度。
代价函数通常是根据具体问题选择的，常见的有均方误差（Mean Squared Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error）等。
代价函数的目标是使其取得最小值，即找到使模型的预测结果与真实值最接近的参数。
代价函数的最小化是通过梯度下降等优化算法来实现的。
损失函数（Loss Function）是用来描述单个样本的预测误差的函数，代表了模型在单个样本上的预测准确程度。
损失函数通常是根据具体问题选择的，常见的有交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）、对数几率损失函数（Log Loss）等。
损失函数的计算结果越小，表示模型在该样本上的表现越好。
而代价函数则是基于所有样本的损失函数值的平均，即代价函数是所有样本上的损失函数值的总和。
可以说代价函数是整个模型在训练集上的表现，它衡量的是模型整体的拟合程度；而损失函数是单个样本的表现，它衡量的是模型对单个样本的预测准确程度。
在训练过程中，通过最小化代价函数来求得使模型在整个训练集上预测误差最小的参数，从而达到提高模型性能的目的。