代价函数（损失函数）

最新推荐文章于 2025-07-14 19:51:43 发布
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当正则化线性回归中的正则化参数λ取值极大时，会导致模型对参数θ的惩罚力度极大，从而使所有参数趋近于零，造成模型欠拟合。

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

      模型分为能量模型和概率模型，知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模，不知道的就用能量模型。
因为一个系统稳定的过程就是能浪逐渐减小的过程。

    代价函数说白了也就是通常建立的能量方程的一种，在机器学习中用来衡量预测值和真实值之间的误差，越小越好。一般来说一个函数有解析解和数值解，解析解就是我们数学上可以用公式算出来的解，数值解是一种近似解，在解析解不存在或者工程实现比较复杂的时候，用例如梯度下降这些方法，迭代得到一个效果还可以接受的解。所以要求代价函数对参数可微。
常见的形式有：

1 均方误差
2 交叉熵（常用于逻辑回归）

函数的构造是由真实值和预测值组成的，只是定义了一种度量方式而已，或者是2范数，或者是交叉熵，也可以是其他表现效果好的距离或者相似性的度量，都可以改写的

3 神经网络中的代价函数（在逻辑回归的基础上（返回0或1），添加了k分类）
4 正则化

正则化的出现是和过拟合相对应的，我们初高中做实验的时候，会把得到的数据用点描出来，老师总说整体
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损失函数与代价函数
qq_44159782的博客
10-16 2562
【版权申明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权）； 本博客的内容来自于：java常见面试考点（四十三）：泛型； 学习、合作与交流联系q384660495； 本博客的内容仅供学习与参考，并非营利； 文章目录一、 损失函数、代价函数与目标函数二、常见的损失函数常见的代价函数 一、 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 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，也就是所..
解析损失函数、代价函数、目标函数
qq_32572085的博客
03-27 2098
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）...
代价函数(损失函数)
freeline的博客
10-23 1681
代价函数，最大似然，均方误差，正则化，神经网络
深度学习基础：损失函数（Loss Function）全面解析
wyy202206174248的博客
07-14 1289
损失函数（Loss Function），也称为代价函数（Cost Function），是机器学习和深度学习中用于量化模型预测误差的核心工具。它像一位严格的老师，不断告诉模型"你的预测离正确答案还有多远"，并通过优化算法指导模型如何改进。通俗理解：想象你在玩飞镖游戏，损失函数就是用来计算你的飞镖（预测值）与靶心（真实值）之间的距离。距离越大，说明你的技术越需要改进；距离越小，说明你越接近完美。常见损失函数及用途任务类型损失函数公式（简化版）特点回归任务均方误差（MSE）
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
09-03 434
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...
代价函数与损失函数
qq_41896151的博客
03-15 1392
代价函数(cost function) 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。 常见代价函数 （1）二次代价函数（quadratic cost） （2）交叉熵代价函数（cross-entropy） （3）对数似然代价函数（log-likelihood cost） 损失函数(loss function) 损失函数（Loss Function）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，估量模型的预测值 与真
损失函数&代价函数
weixin_54703767的博客
12-02 861
总的来说，代价函数是整个训练集上的性能度量，而损失函数是单个样本上的性能度量。代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）是深度学习中两个相关但不完全相同的概念，它们用于衡量模型的性能，并在训练过程中进行参数优化。失函数是单个样本上的性能度量，它衡量了模型在单个样本上的表现。在监督学习中，损失函数通常表示为模型的预测值与实际标签之间的差异。代价函数是整个训练集上所有样本的性能度量，它衡量了模型在整个训练数据上的表现。是每个样本的损失函数，θ 是模型的参数，
Tensorflow基础（四）--激活函数（Sigmoid、tanh）；损失函数（二次代价函数、交叉熵代价函数、对数释然代价函数）
star_of_science的博客
02-09 2352
目录1.激活函数1.1双曲正切函数与Sigmoid函数2.损失函数（代价函数）2.1 L1范数损失函数2.2 L2范数损失函数2.3 二次代价函数2.4 交叉熵代价函数2.5 对数释然代价函数(log-likelihood cost)3.演示代码 1.激活函数 激活函数的想法来自对人脑中神经元工作机理的分析。神经元在某个阈值（也称活化电位）之上会被激活。大多数情况下，激活函数还意在将输出限制在一个...
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 5454
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...
损失函数/代价函数
Weber's blog
05-26 1102
损失函数的定义与常见的损失函数
【漫话机器学习系列】093.代价函数和损失函数（Cost and Loss Functions）
IT古董
02-15 1363
在机器学习和深度学习领域，代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）是核心概念，它们决定了模型的优化方向。在训练过程中，我们希望找到一个最优的模型参数，使得预测误差最小，而这个优化过程正是通过最小化代价函数或损失函数来完成的。在这篇文章中，我们将深入探讨代价函数和损失函数的概念、数学定义、常见类型、优化方法及其在实际应用中的重要性。
代价函数，损失函数，目标函数
Lison_Zhu's Blog
08-12 428
定义： 损失函数（Loss Function ）：定义在单个样本上的，计算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）：定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，计算的是损失函数的平均。 有的地方将损失函数和代价函数没有进行区分，也就是损失函数 = 代价函数。 目标函数（Object Function）：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Fun...
代价函数的意义
xd1501013的博客
03-21 1514
我们来复习上一节的知识： 假设函数：hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ​(x)=θ0​+θ1​x 参数：θ0,θ1\theta_0,\theta_1θ0​,θ1​ 代价函数：J(θ0,θ1)=12m∑i=1i=m(h(xi)−yi)2J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{i=m}(h(x^i)...
什么是代价函数
逸凌Time
10-07 2884
参考文章： 什么是代价函数？ 简单来说，代价指的就是预测值（估计值）与实际值之间的差，代价函数J就是让这个差趋于0，当代价函数J等于0的时候，这时候的预测值就和实际值是完全相等的，也就是说明此时我们已经对实际情况进行了完美的估计了。 代价函数也常常用在信道估计上。 ...
机器学习代价函数，损失函数理解
Breeze
07-29 660
机器学习常见的代价函数 （1）二次代价函数（quadratic cost）： J=12n∑x∥y(x)−aL(x)∥2 J = \frac{1}{2n}\sum_x\Vert y(x)-a^L(x)\Vert^2 J=2n1​x∑​∥y(x)−aL(x)∥2 ​ 其中，JJJ表示代价函数，xxx表示样本，yyy表示实际值，aaa表示输出值，nnn表示样本的总数。使用一个样本为例简单说明，此时二次代...
代价函数（cost function）
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m0_50127633的博客
04-11 3万+
文章目录1.什么是代价函数2. 代价函数的常见形式2.1 均方误差2.2交叉熵2.3神经网络中的代价函数3. 代价函数与参数4.代价函数与梯度4.1 线性回归模型的代价函数对参数的偏导数4.2 逻辑回归模型的代价函数对参数的偏导数 代价函数（有的地方也叫损失函数：Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟和时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。 1.什么是代价函数 假设有训练样本（x
代价函数
智障儿童欢乐多
11-10 387
一、机器学习Machine Learning：cost 函数，loss函数，objective函数 The loss function computes the error for a single training example; the cost function is the average of the loss funcitons of the entire training set....
机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解
m0_62881487的博客
09-15 2695
代价函数：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。它用于衡量模型在所有样本上的平均表现。代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。损失函数：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。它用于衡量模型在每个单独样本上的表现。对于训练过程来说，我们希望所有样本上的损失函数之和最小。
损失函数、代价函数与目标函数
lady_chen的博客
03-11 2227
损失函数、代价函数与目标函数
代价函数和损失函数区别
最新发布
08-07
在机器学习中，代价函数（Cost Function）与损失函数（Loss Function）是两个密切相关但用途不同的概念。 损失函数用于衡量单个样本的预测值与真实值之间的差异。它通常表示为 $ L(\hat{y}, y) $，其中 $ \hat{y} $...
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