损失函数，代价函数和目标函数之间区别与联系的简要理解

最新推荐文章于 2024-09-12 21:19:09 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能
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损失函数，即loss function
代价函数，即cost function
目标函数，即objective function
损失函数和代价函数是同一个东西，而目标函数跟损失/代价函数相关，是更大范围的一个概念，数值上目标函数objective=loss+Ω，其中loss是经验损失即前面所说的损失/代价函数；而Ω是结构损失，对应正则项之类的来控制模型复杂程度的函数。
参考
[1] 机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别？
[2] 深入理解机器学习中的：目标函数，损失函数和代价函数
[3] 代价函数，损失函数，目标函数区别
码字不易，如果您觉得有帮助，麻烦帮我点个赞~~

损失函数／Loss Function／代价函数／Cost Function
杨鑫newlife的专栏
01-24 1876
我们可以知道，损失函数用于衡量预测值与实际值的偏离程度，如果预测是完全精确的，则损失函数值为0； 如果损失函数值不为0，则其表示的是预测的错误有多糟糕。使得损失函数值最小的那些待求参数值，就是“最优”的参数值。   损失函数有很多种，例如下面几个： （1）0-1损失函数：可用于分类问题，即该函数用于衡量分类错误的数量，但由于此损失函数是非凸（non-convex）的，因此在做最优化计算时，...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）（补充篇）
qq_36130719的博客
07-06 521
不过要注意，从模型的角度来看，找到不是最终目的，找的过程（即模型的训练）更重要。模型以找到为目标，不断去拟合数据点，使得它的输出离数据的观察值越来越近，直至近到我们满意为止，这时，模型就算训练好了。然后，这个模型针对任何一个新的输入值，就会产生符合训练数据集的分布的一个输出，此输出值即模型产生的预测值。一般是用来量化两个概率分布之间差异的损失函数（多用于分类问题）。举个例子，在多分类问题中，一个物体所属于不同类别的真实分布p如下：也就是说，真实的分类是这个物体属于Class B。预测分布q。
（转载）机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别
weixin_33768481的博客
09-07 512
文章来源：https://www.zhihu.com/question/52398145 作者：zzanswer链接：https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公...
机器学习之损失函数、代价函数、目标函数的区别与联系
weixin_30902251的博客
06-13 316
为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数（觉得严格来说相当于下面的目标函数）来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。 每一个算法都有一个目标函数（objective function），算法就是让这个目标函数达到最优。对于分类的算法，都会有对错。错了就会有代价，或者说是损失。分类算法的目标就是让它错的最少，也就是代价最小。 损失函数又叫误差函数（预测值与...
损失函数(Loss function)、代价函数(成本函数)(Cost function)、目标函数(objective function)的区别与联系
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07-03 1万+
基本概念： 损失函数(Loss function)：计算的是一个样本的误差。 损失函数是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的哦，用L表示 代价函数(Cost function)：是整个训练集上所有样本误差的平均。 代价函数是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有...
损失函数、代价函数、目标函数、适应度函数的区别与联系
antony_z的博客
05-14 1万+
目标函数就是你希望得到的优化结果，比如函数最大值或者最小值。 代价函数 = 损失函数 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） 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
分类损失函数多元分类_机器学习-分类问题（Classification）
weixin_36057373的博客
01-13 857
知乎文章若有排版问题请见谅，原文放在个人博客中【欢迎互踩！】分类问题概述分类问题是我们日常生活中最常遇到的一类问题，比如垃圾邮件的分类，识别我们所看到的是汽车还是火车抑或是别的物体，再或者去医院医生诊断病人身体里的肿瘤是否是恶性的，这些问题全部都属于分类问题的范畴。那么我们在机器学习中遇到此类问题该怎么做呢？我们可能首先会想，为什么不能用之前线性回归的方法来处理分类问题呢？答案其实是可以，不过我们...
深度学习入门：探索神经网络、感知器与损失函数
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09-12 2335
深度学习通过构建复杂的神经网络，能够自动从数据中学习并提取有用的特征，解决各种复杂的实际问题
选择Keras损失函数：误差度量与任务匹配的技巧
![选择Keras损失函数：误差度量与任务匹配的技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8eb4de2eafe2410d8b9aa1f9e5bd744e.png) ...损失函数（Loss Function），也称代价函数（Cost Function），用于衡
PyTorch中的损失函数详解与应用场景
损失函数，也被称为目标函数或代价函数，是深度学习模型中一种衡量模型预测结果与真实标签之间差距的函数。通俗来说，损失函数可以衡量模型在训练过程中产生的误差大小，帮助模型不断调整参数以降低误差，提高模型的...
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
09-03 425
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...
代价函数与目标函数
weixin_34117522的博客
11-30 202
一。引入 　　在机器学习过程中，在ppt上看到一句话，大部分的分类，回归，聚类算法，不过就是迭代，选择参数，优化目标函数。所以把代价函数整理一下。 损失函数：单个样本的误差 代价函数：损失函数的平均（让代价函数最小） 目标函数：需要优化的函数，等于经验风险+结构化风险（正则化项） 最小化代价函数是为了优化目标函数服务的。 　二 代价函数 　线性回归：用得比较多的是均方误差。 ...
目标函数、损失函数、代价函数 区别
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
07-14 728
区别 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 例子 上面三个图的函数依次为 f1(x) , f2(x) , f3(x) 。我们是想用这三个函数分别来拟合Price，Price的真实值记为 Y。 我们给定x，这三个函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，我们就用一个函数来度量拟合的程度。这个函数就称为损失函数(loss function)，或者叫代价
代价函数、目标函数、损失函数
qq_41861406的博客
06-02 1240
Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。对于回归问题，我们需要求出代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。 比如，对于下面的假设函数: 里面有 θ0 和 θ1 两个参数，参数的改变将会导致假设函数的变化，比如：　现实的例子中，数据会以很多点的形式给我们，我们想要解决回归问题，就需要将这些点拟合成一条直线，找到最优的 θ0 和 θ
目标函数、损失函数、代价函数有什么区别？
weixin_41237645的博客
09-12 555
https://www.zhihu.com/question/52398145 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/8610032.html 简单说就是
成本函数/代价函数、损失函数、目标函数
あずにゃん梓喵的博客
08-27 5390
人工智能 个人学习笔记（不定时更新） 目标函数：既可代指损失函数，又可代指代价函数/成本函数。有的地方将损失函数和代价函数没有细分也就是两者等同的。 损失函数(Loss function)： 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。 例如有平方误差损失函数、二分对数损失函数（二元标签预测）、多分类对数损失（多分类标签预测） 代价函数/成本函数(Cost funct...
目标函数(object function),损失函数(loss function)以及代价函数(cost function)之间的关系与区别
uncle_ll的博客
02-18 2801
早先的知识理解是三者代指同一类意思，有些书本上也将其混讲： 今天车上看一个笔记讲解，原来是有差别的： 代价函数：个体 损失函数：整体 目标函数：更泛化的术语 整体来讲： 代价函数是损失函数的一部分，损失函数是目标函数其中的一种； refrence: https://stats.stackexchange.com/questions/179026/objective-function-cost...
机器学习—损失函数、代价函数、目标函数
柳成荫
08-06 369
一、损失函数（Loss Function） 定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。比如： 二、代价函数（Cost Function） 代价函数（Cost Function）定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均，比如： 三、目标函数（Object Function） 目标函数（Object Function）是最终需要优化的函数。 即：经验风险+正则化项（Cost F...
损失函数、代价函数和目标函数的区别
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损失函数：1 代价函数：2 目标函数：3
非线性的代价函数求解用最小二乘法
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03-21
这时候，代价函数仍然是误差平方和，即$E(\mathbf{w}) = \sum_{i=1}^m (f(\mathbf{x}_i, \mathbf{w}) - y_i)^2$，其中$f$是非线性函数，$\mathbf{w}$是参数向量。 接下来，用户想知道如何求解这样的非线性问题。...
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