機器學習中的目標函數、損失函數、代價函數有什么區別?在深度學習里面,我認為代價函數和損失函數應該是差不多的,雖然描述的角度不同,但是我沒找出來本質上的差別,都是評價模型好不好的.如果有大神覺得我說的不對,請多賜教,我也想搞個明白啊...而目標函數跟另外兩個有很大的聯系,但不是同一個東西.為了優化模型...代價函數以及貝葉斯思想在機器學習中的地位?代價函數的意義是量化地衡量學習是否發生,指導學習算法的進行.如果沒有代價函數,模型當然可以在它的結構框架內自然生長,隨意調整參數值和自身結構.但是我們如何知道...為什么代價函數要非負?我猜可能有一定歷史因素?以前的很多優化問題中的cost和能量直接掛鉤,而一般來說能量是非負的,所以逐漸習慣上就默認cost是非負的邏輯回歸最小化代價函數?可以參考這個交叉熵代價函數 求導過程控制系統中代價函數怎么確定?代價函數其實是個大問題.一般誤差的能量(平方積分)是比較常用的,計算方便,但會有超調.很多時候加權或其它代價函數效果更好,原因就在于這個效果的好不好,還沒有很fundamental的評價標準:到底什么樣的曲線是最優的,不同系統可能有不同答案,特別是考慮到...最優控制中如何使得代價函數最大?我和你差不多,研究的是船舶避碰問題,你的問題是一個追一個跑,我的是兩個互相避讓,但是思路都很類似.找到一點資料,不敢獨享,學力尚淺,也不知道能不能幫到你.這里有一個中科院自動化所復雜系統管理與控制國家重點實驗室的張杰老師上的最優控制簡介-微分博...機器學習中最大似然和代價函數的關系?好奇怪的問題.什么叫先有誰.總之就是:Maximum likelihood function就是一種loss function.Loss function的作用就是把一個事件map到一個數值(或者其他什么可以做optimization的東西)上,然后通過比較這個數值做 optimizationmaximum likelihood function就是一種...稀疏編碼中,為什么使用對數代價函數作為目標函數的懲罰項可以獲得稀疏解?如果直接求導比較困難,先取對數再求導 ,對數懲罰函數是可微的.