代价函数是什么意思?

编辑:自学文库 时间:2024年03月09日
代价函数是机器学习中的一个重要概念,用于衡量模型预测值与真实值之间的差异程度,即模型的预测误差。
  它是优化算法的核心部分,其目的是不断调整模型参数,使得代价函数的值最小化,从而使模型的预测结果更加准确。
  常见的代价函数包括均方误差、交叉熵等。
  通过计算代价函数,我们可以评估模型的性能并且进行模型的优化。
  在训练过程中,优化算法通过迭代调整模型参数,以使代价函数逐渐减小,从而让模型拟合出更准确的预测结果。
  因此,代价函数的选择和优化是机器学习中至关重要的一环。