目标函数和损失函数
1.损失函数/代价函数是对模型或者算法的准确性的最直接的描述(对于二分类问题来说就是能不能正确分类的能力),而目标函数则是损失函数/代价函数的递进,目标函数考虑的可能不仅仅有模型算法的准确性,还可能要考虑模型的复杂度,可解释度等等的问题(比如目标函数在损失函数的基础之上加上各种正则项)。
当然最简单的情况就是目标函数和损失函数等价。
2.目标函数是最终需要优化的函数,其中包括经验损失和结构损失。
obj=loss+Ω
经验损失(loss)就是传说中的损失函数或者代价函数。结构损失(Ω)就是正则项之类的来控制模型复杂程度的函数
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