损失函数、代价函数与目标函数

参考:

前言: 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,也就是所有损失函数值的平均。

目标函数(Object Function):是指最终需要优化的函数,一般来说是经验风险+结构风险,也就是(代价函数+正则化项)。

一、损失函数

二、代价函数

三、目标函数

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