代价函数，损失函数，目标函数,正则化

最新推荐文章于 2025-03-03 08:32:57 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GodGump/article/details/124441174
本文深入探讨了损失函数、代价函数和目标函数在机器学习中的作用。损失函数衡量单个样本的误差，代价函数是所有样本误差的平均，而目标函数则结合经验风险与正则化项，旨在找到最佳模型，防止过拟合和欠拟合。正则化通过调整模型复杂度来提升泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。
代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。
正则化（Regularization）：最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。（尽可能避免过拟合和欠拟合，选取最佳目标函数）

深度学习理论——目标函数（损失函数）&正则化&交叉验证
Miss_yuki的博客
06-13 6055
大家好，继续理论学习，网络的设置接近了尾声，本次学习目标函数和正则化。1.目标函数(1)分类问题中的目标函数这类问题中最常用的就是交叉熵函数了，也即softmax。假设共有N个训练样本，针对网络最后分类层第i个样本的输入特征为xi，其对应的真实标记为yi，hi为其网络对应的最终输出，C为分类任务的类别数。有了如上定义，其形式可写为：(2)回归问题中的目标函数在分类任务中，最后的样本真实标记实际上是...
机器学习：损失函数、代价函数、正则化
weixin_43868020的博客
08-08 1091
1. 定义 转载来自 几种常见的损失函数 损失函数（Loss Function)是用来评估模型好坏程度，即预测值f(x)与真实值的不一致程度，通常表示为L(Y, f(x))的一个非负的浮点数。比如你要做一个线性回归，你拟合出来的曲线不会和原始的数据分布是完全吻合（完全吻合的话，很可能会出现过拟合的情况），这个差距就是用损失函数来衡量。 那么损失函数的值越小，模型的鲁棒性也就越好，对新数据的预测能力也就越强 损失函数（Loss Function) ：直接作用于单个样本，用来表达样本的误差 风险函数（R
[转载]机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数的区别
qq_36248632的博客
05-10 242
原文链接：https://www.zhihu.com/question/52398145 首先给出结论：损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function）。 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公开课视频） 上面三个图的函数依次为： 我们是...
关于目标函数正则项
weixin_30947043的博客
12-27 341
在machine learning的优化中，经常看到一些目标表达式加上正则项来防止过拟合。 比如： 最后一项就是正则项。 加入正则项会导致weight decay，它使得weight趋向于零，因为对于overfitting现象，weight值会过拟合的高，加入正则项使得优化式和数据妥协，防止过拟合现象。 转载于:https://www.cnblogs.com/jilichua...
关于模型目标函数中正则项的理解
10-09 615
https://www.datalearner.com/blog/1051509805091522
正则化详解
WangNing's Blog
03-18 583
正则化 机器学习中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。 发生过拟合的原因，主要有以下两个。 • 模型拥有大量参数、表现力强。 • 训练数据少。 训练数据较少时，发生过拟合，很好理解，因为样本较少，而模型为了减少误差，过分拟合了训练数据。 当模型参数很多时，模型就对样本特征有更多的“记忆容量”。举个例子，给定一组猫的图片，训...
解析损失函数、代价函数、目标函数
qq_32572085的博客
03-27 2090
一、损失函数、代价函数、目标函数定义 首先给出结论： 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）...
假设函数 损失函数 代价函数 目标函数 与线性回归
vicky_white的博客
09-23 2707
加粗样式@TOC 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将...
神经网络和深度学习（6）-- 损失函数、代价函数和目标函数
ShaneHolmes
08-11 5453
文章结构1.损失函数，代价函数，目标函数2. 损失函数2. 代价函数2.1 为什么需要代价函数2.2 代价函数的形式3. 代价函数的定义 神经网络和深度学习系列笔记： 传送门 【前言】 这下函数是算法好坏的评价标准之一。 所讨论的事件是数据实例的估计值和真值之间的差异的一些函数。简而言之，就是用来评估预测值相对于真实值的损失情况。在某种参数的取值情况下，使得某代价函数的取值最小，这些参数也就是我...
机器学习之目标函数，损失函数和代价函数
ShaneHolmes
06-14 2413
1. 基本概念： 损失函数(loss function)：计算的是一个样本的误差 代价函数(cost function)：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 2. 实际应用 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明： 上面三个图的曲线函数依次为f1(x),f2(x),f3(x)，我们想用这三个函数分别来拟合真实值Y。 我们给定...
深入理解机器学习中的：目标函数，损失函数和代价函数
qq_36069590的博客
09-03 433
参考知乎回答整理：https://www.zhihu.com/question/52398145 主要参考：https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209 基本概念： 损失函数：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东...
正则化项作用、位置及思想原理
数据挖掘学习笔记
04-05 4931
之前一直搞不太懂正则化项是什么东西，最近在看XGBOOST原理及李航的《统计学习方法》，根据《统计学习方法》中所说，目前大概有一个理解，先贴在下面。 思想原理： 正则化项简单来说是我们为了控制学习器（模型）的复杂度加入的一个惩罚项。 这个惩罚项加在目标函数里面。 比如我们的目标是目标函数最小化，那么我们如果模型很复杂，那么正则化项就会很大，从而来说达到我们最小化的目的就会很困难。所以要达到最小化的...
机器学习中目标函数、损失函数以及正则项的通俗解释
Magician的博客
05-30 4437
前言： 今天看到一篇很精简的文章来说明目标函数、损失函数以及正则项是什么。以下是文章正文。 转自：https://xiaozhuanlan.com/topic/7504682391 什么是目标函数？ 定义是：指所关心的目标与相关的因素的函数关系。举个例子，假如我们想要预测公司楼下手抓饼店明天能卖多少张手抓饼，已知过去10天每天卖多少，以及每天的天气情况，是否有节假日，和手抓饼店老板和老...
深度学习笔记——正则化
最新发布
haopinglianlian的博客
03-03 944
本笔记介绍深度学习中常见的正则化。
深入理解深度学习——正则化（Regularization）：参数范数惩罚
冯·诺依曼
05-14 1万+
正则化在深度学习的出现前就已经被使用了数十年。线性模型，如线性回归和逻辑回归可以使用简单、直接、有效的正则化策略。许多正则化方法通过对目标函数J添加一个参数范数惩罚Ωθ限制模型的学习能力。Jθ;XyJθ;XyαΩθ其中α∈0∞是权衡范数惩罚项Ω和标准目标函数Jθ;Xy相对贡献的超参数。将α设为0表示没有正则化。α越大，对应正则化惩罚越大。当我们的训练算法最小化正则化后的目标函数J时，它会降低原始目标J。
【直观详解】什么是正则化
热门推荐
haima1998的专栏
03-02 9万+
转自：https://charlesliuyx.github.io/2017/10/03/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/https://www.zhihu.com/question/20924039【内容简介】主...
什么是目标函数，损失函数？目标函数为什么要加正则项？
孙启超
03-15 1万+
什么是目标函数？定义是：指所关心的目标与相关的因素的函数关系。举个例子，假如我们想要预测公司楼下手抓饼店明天能卖多少张手抓饼，已知过去10天每天卖多少，以及每天的天气情况，是否有节假日，和手抓饼店老板和老板娘的感情状况，这几项数据都统计好了。对应到目标函数的解释就是：关心的目标是明天能卖多少手抓饼，未知量。相关因素是每天数量，天气情况，节假日，老板老板娘感情状况，已知量。目标函数：按照一定的思路把...
谈谈自己对正则化的一些理解~
love模式识别
09-25 4万+
上学的时候，就一直很好奇，模式识别理论中，常提到的正则化到底
正则化
kinghannah的博客
07-29 1万+
正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。  反问题有两种形式。最普遍的形式是已知系统和输出求输入，另一种系统未知的情况通常也被视为反问题。许多反问题很难被解决，但是其他反问题却很容易得到答案。显然，易于解决的问题不会比很难
残差函数、损失函数、目标函数、代价函数
05-28
在机器学习中，残差函数、损失函数、目标函数和代价函数都是用于描述模型预测值与真实值之间的差异的函数，但它们的含义和使用场景略有不同。 - 残差函数：在监督学习中，我们通常会给定一个数据集，其中包含了输入和输出的对应关系。此时，我们可以使用一个模型对输入进行预测，并将预测结果与真实输出之间的差异定义为残差。残差函数通常表示为： $ r_i = y_i - f(x_i) $ 其中，$y_i$表示真实输出值，$f(x_i)$表示输入$x_i$对应的模型预测值，$r_i$表示输入$x_i$对应的残差。残差函数通常用于拟合模型。 - 损失函数：损失函数也称为代价函数或误差函数，是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross Entropy)等。损失函数通常表示为： $ L(\theta) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} l(f(x_i, \theta), y_i) $ 其中，$\theta$表示模型的参数，$m$表示样本数量，$y_i$表示真实输出值，$f(x_i,\theta)$表示输入$x_i$对应的模型预测值，$l(\cdot)$表示基础损失函数。损失函数通常用于训练模型，即通过最小化损失函数来寻找最优的模型参数。 - 目标函数：目标函数也称为优化目标函数，是在优化模型时需要最小化的函数。目标函数一般包含模型的损失函数和正则项。目标函数通常表示为： $ J(\theta) = L(\theta) + \lambda R(\theta) $ 其中，$\theta$表示模型的参数，$L(\theta)$表示模型的损失函数，$R(\theta)$表示正则项，$\lambda$表示正则化参数。目标函数通常用于选择最优的模型参数，以达到最小化损失函数的目的。 - 代价函数：代价函数也称为成本函数，常用于描述整个训练集的误差。代价函数通常表示为： $ J(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (y_i - f(x_i, \theta))^2 $ 其中，$\theta$表示模型的参数，$m$表示样本数量，$y_i$表示真实输出值，$f(x_i,\theta)$表示输入$x_i$对应的模型预测值，$J(\theta)$表示代价函数。代价函数通常用于衡量整个模型在训练集上的误差，以确定是否需要调整模型的参数来改善模型的性能。 总之，残差函数、损失函数、目标函数和代价函数都是机器学习中用于描述模型预测值与真实值之间的差异的函数，但它们的含义和使用场景是不同的。
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