
首先给出结论:
损失函数(Loss Function )是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。
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,也就是损失函数的平均。
目标函数(Object Function)定义为:最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险(也就是Cost Function + 正则化项)。

首先给出结论:
损失函数(Loss Function )是定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差。
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,也就是损失函数的平均。
目标函数(Object Function)定义为:最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险(也就是Cost Function + 正则化项)。
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