损失函数和代价函数的区别

损失函数和代价函数在机器学习中有一些细微的区别。

损失函数（Loss Function）通常用于评估单个训练样本的预测结果与真实标签之间的差异。它衡量了模型在单个样本上的错误程度。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。在训练过程中，模型会根据损失函数的值进行参数更新，以尽可能减小损失函数的值。

代价函数（Cost Function）是指整个训练集上所有样本的平均损失函数值。代价函数考虑了整个训练集上的平均误差，它旨在衡量模型整体的性能。通常，代价函数是损失函数的平均值或加权平均值。

所以，可以说损失函数是针对单个样本的评估指标，而代价函数是针对整个训练集的评估指标。在训练过程中，我们通常使用代价函数来衡量模型的性能，并通过优化代价函数来调整模型的参数。