什么叫代价函数？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它根据模型的预测输出和实际结果之间的差异，对模型进行评估并计算出一个数值作为代价值。
代价函数的作用是帮助模型在训练过程中寻找到使代价值最小化的参数，从而提高模型的性能。
常见的代价函数包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。
均方误差是用预测值与真实值之间的差的平方来衡量差异，适用于回归问题；交叉熵则是用来衡量两个概率分布之间的差异，适用于分类问题。
代价函数在机器学习中起到了至关重要的作用。
通过最小化代价函数，模型能够从错误中学习并逐渐改进，提高其预测能力。
同时，代价函数也能够帮助我们评估不同模型的性能，从而选择合适的模型或调整模型的参数。
通过选择合适的代价函数，我们能够更好地适应不同的问题和数据特点，提高机器学习的效果。