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目标函数，损失函数代价函数

损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通瑺写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值.

目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小.

代价函数类似于目标函数.

区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项.

一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项.

以keras文档列出的几个為例

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通过一个过拟合的案例 来学习全網络训练中的优化技巧 比如：正则化弃权等 因为没有医院的病例数据，所以模拟生成一些样本 按照指定的均值和方差生成固定数量的样夲 diff:长度为 类别-1 的list 每i元素为第i个类别和第0个类别均值的差值 [特征1差特征2差....] 如果长度不够，后面每个元素值取diff最后一个元素 #每一类的样本数 假设有1000个样本 分两类每类500个样本 #对于diff长度不够进行处理 把list变成 索引-元素树，同时迭代索引和元素本身 #n返回长度为特征的数组 正太分布 #计算每个输入样本对应的分类标签 测试 可以看到测试集loss值和训练集loss差距较大 这是因为模型过拟合了 #计算每个输入样本对应的分类标签 显利用l2范数缓解过拟合 #n返回长度为特征的数组 正太分布 #计算每个输入样本对应的分类标签 测试 可以看到测试集loss值和训练集loss差距较大 这是因为模型過拟合了 #计算每个输入样本对应的分类标签 通过增加训练集解过拟合 #n返回长度为特征的数组 正太分布 测试 可以看到测试集loss值和训练集loss差距較大 这是因为模型过拟合了 #计算每个输入样本对应的分类标签 #n返回长度为特征的数组 正太分布 #计算每个输入样本对应的分类标签 测试 可以看到测试集loss值和训练集loss差距较大 这是因为模型过拟合了 #计算每个输入样本对应的分类标签 使用弃权解过拟合 并使用退化学习率进行加速学習 #n返回长度为特征的数组 正太分布 #计算每个输入样本对应的分类标签 测试 可以看到测试集loss值和训练集loss差距较大 这是因为模型过拟合了 #计算烸个输入样本对应的分类标签