本文介绍: 总的来说，代价函数是整个训练集上的性能度量，而损失函数是单个样本上的性能度量。代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）是深度学习中两个相关但不完全相同的概念，它们用于衡量模型的性能，并在训练过程中进行参数优化。失函数是单个样本上的性能度量，它衡量了模型在单个样本上的表现。在监督学习中，损失函数通常表示为模型的预测值与实际标签之间的差异。代价函数是整个训练集上所有样本的性能度量，它衡量了模型在整个训练数据上的表现。是每个样本的损失函数，θ 是模型的参数，
代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）是深度学习中两个相关但不完全相同的概念，它们用于衡量模型的性能，并在训练过程中进行参数优化。尽管经常被混用，但在一些文献中也有区别对待。
代价函数（Cost Function）：
代价函数是整个训练集上所有样本的性能度量，它衡量了模型在整个训练数据上的表现。代价函数通常被定义为训练集上预测值与实际标签之间的差异，其目标是尽量最小化这个差异。
其中,J(θ) 是代价函数， 是每个样本的损失函数，θ 是模型的参数，
是模型对样本
的预测。
损失函数（Loss Function）：
失函数是单个样本上的性能度量，它衡量了模型在单个样本上的表现。在监督学习中，损失函数通常表示为模型的预测值与实际标签之间的差异。优化的目标是最小化每个样本的损失函数。
数学上，对于单个样本，损失函数通常表示为：
其中， 是损失函数，
是实际标签，
是模型对样本
的预测。
在实践中，代价函数和损失函数这两个术语经常被互换使用，而不同的文献和教程可能有不同的定义。总的来说，代价函数是整个训练集上的性能度量，而损失函数是单个样本上的性能度量。在训练过程中，优化算法的目标是最小化代价函数或平均损失。
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