代价函数是损失函数吗？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
代价函数是衡量模型预测值与实际值之间差异的函数。
在训练过程中，模型的目标是通过调整参数，使得代价函数的值最小化。
代价函数通常有多种选择，如均方误差、交叉熵等，具体选择取决于问题的特性。
损失函数是评估模型在单个样本上的预测错误程度的函数。
损失函数的结果可以被用作衡量模型性能的指标，在训练过程中，模型通过最小化总体损失函数来学习参数。
常见的损失函数包括均方误差、交叉熵、对数损失等，具体选择也取决于问题的特性。
因此，代价函数和损失函数有一定的相关性，它们都用来衡量模型的误差。
代价函数是全体样本误差的度量，而损失函数是单个样本误差的度量。
最终的目标是通过调整参数来最小化代价函数或损失函数的值，以得到更好的模型性能。