损失函数与代价函数区别

损失函数与代价函数区别各种损失函数的优缺点详解损失函数或者代价函数的目的是:衡量模型的预测能力的好坏。损失函数(Lossfunction):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(Costfunction):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…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

各种损失函数的优缺点详解

损失函数或者代价函数的目的是:衡量模型的预测能力的好坏。

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。

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。

模型在训练阶段会拟合出一个函数,其中的函数是包含参数的。

损失函数或者代价函数越小越好,也就说明预测值和标签的值越接近,模型的预测能力越强。但是如何才能让损失函数或者代价函数的值得到优化,换句话说,优化的就是模型拟合出的函数参数,通过寻找合适参数实现模型的预测能力变强的梦想,如何寻找优秀的参数值,那就需要梯度下降出场解救模型能力。

损失函数与代价函数区别

左侧就是梯度下降法的核心内容,右侧第一个公式为假设函数,第二个公式为损失函数。

左侧 损失函数与代价函数区别表示假设函数的系数,损失函数与代价函数区别为学习率。;右侧是模型拟合出来的函数,其中\theta _{0}\theta _{1}是模型的参数,经过训练集每次训练模型得到的,梯度更新通过梯度下降法实现。

对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法,关键在于求出代价函数的导数,即:

损失函数与代价函数区别

梯度下降的目的:寻找拟合函数参数的最优值。

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