Notas de aprendizado de máquina: comparação de conceitos - função de perda, função de custo, função objetivo

Função  de perdaFunção de perda 

Geralmente para uma única amostra de treinamento

Dada uma saída do modelo  \o que{você}e um valor verdadeiro y, a função de perda éeu=f(\hat{y},y)

Função CustoFunção  Custo 

Normalmente, a perda total em todo o conjunto de treinamento (ou um minilote ao usar descida gradiente de minilote)

J=\sum_{i=1}^N f(y_i,\hat{y_i})

 Função Objetivo

Representa qualquer função que deseja ser otimizada

A função de custo é um tipo de função objetivo

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