损失函数（loss）与成本函数(cost)的区别

最新推荐文章于 2025-09-23 18:34:25 发布
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#深度学习 #人工智能 #神经网络

博客围绕深度学习、人工智能和神经网络展开，虽未给出具体内容，但这些信息技术领域的关键概念，在当下科技发展中至关重要，深度学习和神经网络是推动人工智能进步的重要力量。

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损失函数（loss function）PPT
11-11
损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即...
损失函数 (Loss Function) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-14 1244
1. 背景介绍 1.1 机器学习的核心目标 机器学习的核心目标是从数据中学习模式，并利用这些模式进行预测或决策。为了实现这一目标，我们需要定义一个目标函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。这个目标函数就是损失函数。 1.2 损失函数的作用
损失、代价、成本、目标函数的区别及Python实现
持续更新
06-02 531
在机器学习中，损失函数（Loss Function）、代价函数（Cost Function）、成本函数（Expense Function）和目标函数（Objective Function）等概念经常被提到。成本函数与代价函数的定义略有不同，它的含义是模型在全部训练集上的平均损失。因此，与代价函数不同的是，成本函数是在一个epoch（即使用全部训练集训练一次）训练完成后计算的。综上所述，损失函数、代价函数、成本函数和目标函数在机器学习中都是极其重要的概念，它们在模型训练和评价中都扮演着重要的角色。
损失函数和成本函数的区别
暴力扬
07-08 1722
损失函数和成本函数密切相关，但侧重点不同。损失函数针对单个样本，而成本函数关注整体数据集的表现。个样本的数据集，每个样本的损失函数为。
初识深度学习1
最新发布
m0_71881225的博客
09-23 735
特性损失函数 (Loss Function)成本函数 (Cost Function)​定义域​​单个训练样本​​整个训练集​​目的​衡量单个样本的误差衡量所有样本的平均误差​表示符号​L(y, ŷ)J(θ)​与参数关系​间接相关​直接相关，是参数的函数​优化目标​​不直接最小化​​直接最小化​（如通过梯度下降）​数学关系​成本函数是损失函数的平均值​成本函数 = m1​∑i=1m​L(y(i),y^​(i))
损失函数(Loss function)和代价函数(成本函数)(Cost function)的区别与联系
安静到无声
04-30 2614
1.损失函数(Loss function)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 2.代价函数(Cost function)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，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。 作者：UESTC_C2_403 来源：优快云 ...
loss函数和cost函数
weixin_30950237的博客
04-29 493
loss函数指单个样本的预测值和真值的偏差 cost函数指整体样本的预测值和真值的偏差 转载于:https://www.cnblogs.com/long5683/p/10790921.html
机器学习之——“损失函数”与“成本函数”的辨析
HunGRy_FOOliSHhh的博客
01-08 1410
机器学习之——“损失函数”与“成本函数”的辨析 损失函数与成本函数都表示预测结果与真实情况的偏差。 损失函数：是针对单个样本， 成本函数：针对整个数据集 成本函数是由损失函数计算得到的。不过在实际计算中，可以选择令成本函数为损失函数的总和，也可以令成本函数是损失函数值的平均。 无论是总和还是平均，最终目标都是希望最小化成本，从而使假设函数的预测最可靠。 ...
损失函数／Loss Function／代价函数／Cost Function
杨鑫newlife的专栏
01-24 2052
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，...
SIoU Loss（Shape-Aware Intersection over Union Loss）​损失函数解析
浩瀚之水的专栏
03-27 1103
SIoU Loss 是目标检测中用于边界框回归的高级损失函数，在现有IoU系列损失的基础上引入了角度惩罚项，显式优化预测框与真实框的方向对齐，特别适用于旋转目标检测（如航拍图像中的车辆、卫星影像中的建筑等）。
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
热门推荐
王爷的优快云
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...
机器学习Machine Learning：成本（cost） 函数，损失（loss）函数，目标（Objective）函数的区别和联系？
Damion
04-22 9581
机器学习Machine Learning：cost 函数，loss函数，objective函数的区别和联系？ 关于这个问题，我也是机器学习初学者，对于这些概念感觉有必要追根究底。 不同笔者有不同的见解，通过搜集一些相关笔者的回答和个人的理解，我整理了材料如下： 首先在Andrew NG的Coursera：Neural Networks and Deep Learning 课程中，有如下一...
深度学习 loss function 和cost function的区别
老油子的博客
02-24 4755
Loss function 衡量误差的函数，计算的是一个样本之间的误差，也就是目标函数和真实值之间的差，一个训练集内。 cost function 衡量的是所有的训练集的误差总和的平均值，cost的存在与否和目标函数的的参数结果没有较大的关系。 ...
损失函数、成本函数cost 、最大似然估计、有无监督
weixin_39354845的博客
08-30 1653
深度学习中的基础数学
【机器学习笔记】- 纵观全局 监督学习中的4个重要内容：模型、Loss/Cost、目标和优化
DiAsdream的博客
07-25 699
这段时间在学机器学习的过程中，发现自己总是会陷入单个的算法中，从头看到尾，各种数学定义、名词，云云绕绕(可怜我不是学数学出身)。还有就是同一种算法 不同的文章/视频 使用的名词还略有差别（其实本质是一样的，比如***均方误差MSE*** 与***误差平方和SSE(又叫残差平方和)*** **MSE = SSE/n**），更关键的是有的视频还将**均方误差**口误说成**均方差**，我的天啊，这差的可有点多了。。。完全不是一码事。...
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 5740
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...
【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 1533
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。
机器学习基础：目标函数和损失函数详解
对数似然损失函数是用于逻辑回归中的损失函数，它的主要思想是将实际数据给出的值与拟合出的线的对应值做差，求出拟合出的直线与实际的差距。 四、逻辑回归为什么使用对数损失函数 逻辑回归使用对数损失函数的原因...
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