slam中损失函数与代价函数

在SLAM中，损失函数是定义在单个历元上的，它衡量了预测值和真值之间的差异。而代价函数是定义在整个训练集上的，它是所有历元误差的平均值，也就是损失函数的平均值。代价函数的作用是为了找到最优解，它是用于优化的目标函数。在SLAM中，目标函数等于经验风险加上结构风险，也就是代价函数加上正则化项。通过最小化代价函数，我们可以得到最优的SLAM解决方案。