损失函数和代价函数区别，损失函数和代价函数

交叉熵损失函数是什么?

交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为：交叉熵Cross Entropy，是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。

交叉熵损失函数是一个平滑函数，其本质是信息理论中的交叉熵在分类问题中的应用。

损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

什么？交叉熵损失函数还有其它形式？没错！我刚才介绍的是一个典型的形式。接下来我将从另一个角度推导新的交叉熵损失函数。 这种形式下假设 样本的标签为 +1 和 -1，分别表示正类和负类。

交叉熵损失函数一般用于分类任务：softmax用于多分类过程中 ，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！实际情况证明，交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。

机器学习中的目标函数,损失函数,代价函数有什么区别

机器学习中的目标函数，损失函数，代价函数有什么区别有一些区别，对象里面的函数可以有返回值和没有返回值的，两种。

损失函数与代价函数的主要区别就是一个是 的理想，另一个是现实的缺憾。

损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（更大化的不叫损失或代价函数）。

价值函数与目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数更大化或者最小化，而价值函数是最小化。

常见损失函数用法

1、在误差接近0的时候使用L2，使损失函数可导，梯度更加稳定；误差较大的时候用L1，可以降低outlier带来的巨大误差的影响。二分类中，通常使用Sigmoid函数将模型的输出压缩到(0， 1)区间。

2、损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与 值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y， f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

3、对于逻辑 问题中的预测值和实际值之间的损失，通常会选择二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）。该损失函数适用于二分类问题，能够度量模型输出与 标签之间的距离，常用于逻辑 模型中。

4、不同的机器学习算法使用不同的损失函数来衡量模型的误差程度。

5、常用的损失函数有： 总结： 很多博客引用了以下的图： 但是这个图有一些错误，或者说可能让人混淆的地方： GBDT的变形和参数建议 GBDT的一个重要的参数就是每个DT(Decision Tree)的深度。

损失函数,代价函数有什么区别

损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（更大化的不叫损失或代价函数）。

有一些区别，对象里面的函数可以有返回值和没有返回值的，两种。对象直接调用 ， 是封装体，主要的目的是保护里面的属性，想要使用的时候直接调用 接口，而不需要知道 里面的具体的内容。

损失函数与代价函数的主要区别就是一个是 的理想，另一个是现实的缺憾。

机器学习中的目标函数，损失函数，代价函数有什么区别有一些区别，对象里面的函数可以有返回值和没有返回值的，两种。