（loss function ）是定義在單個樣本上的，算的是乙個樣本的誤差。
（cost function ）是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函式的平均。
（object function）定義為：最終需要優化的函式。
等於經驗風險+結構風險（也就是cost function + 正則化項）。代價函式 + 正則化項
關於目標函式和代價函式的區別還有一種通俗的區別：
目標函式是最大化或者最小化，而代價函式是最小化
資料的概率分布；
最小化經驗風險或者最小化結構風險
平均損失
平均損失+正則化
具體利用優化演算法找到全域性最小值，是乙個優化問題。
損失函式，代價函式，目標函式
首先給出結論 損失函式和代價函式是同乙個東西，目標函式是乙個與他們相關但更廣的概念，對於目標函式來說在有約束條件下的最小化就是損失函式 loss function 上面三個圖的函式依次為 我們給定度量擬合的程度，比如 越小，就代表模型擬合的越好。那是不是我們的目標就只是讓loss function越...
損失函式 代價函式 評分函式 目標函式
1.損失函式就是代價函式 例如 損失函式用於度量標籤的真實值和 值的誤差。常用的損失函式有 0 1損失函式，平方損失函式，期望損失函式。2.評分函式 以輸入x和權值wi為自變數的乙個函式，比如評價x屬於某個分類的可能性的分值 得分函式就是對於給定的乙個輸入，通過計算，得到這個輸入屬於每種類別的得分。...
損失函式 代價函式 目標函式的區別
來自 損失函式，代價函式，目標函式區別 損失函式 定義在單個樣本上，乙個樣本的誤差。代價函式 定義在整個訓練集上，所有樣本的誤差，也就是損失函式的平均。目標函式 最終優化的函式。等於經驗風險 結構風險 cost function 正則化項 目標函式和代價函式的區別還有一種通俗的區別 目標函式最大化或...