代价函数
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机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别?在深度学习里面,我认为代价函数和损失函数应该是差不多的,虽然描述的角度不同,但是我没找出来本质上的差别,都是评价模型好不好的.如果有大神觉得我说的不对,请多赐教,我也想搞个明白啊...而目标函数跟另外两个有很大的联系,但不是同一个东西.为了优化模型...代价函数以及贝叶斯思想在机器学习中的地位?代价函数的意义是量化地衡量学习是否发生,指导学习算法的进行.如果没有代价函数,模型当然可以在它的结构框架内自然生长,随意调整参数值和自身结构.但是我们如何知道...为什么代价函数要非负?我猜可能有一定历史因素?以前的很多优化问题中的cost和能量直接挂钩,而一般来说能量是非负的,所以逐渐习惯上就默认cost是非负的逻辑回归最小化代价函数?可以参考这个交叉熵代价函数 求导过程控制系统中代价函数怎么确定?代价函数其实是个大问题.一般误差的能量(平方积分)是比较常用的,计算方便,但会有超调.很多时候加权或其它代价函数效果更好,原因就在于这个效果的好不好,还没有很fundamental的评价标准:到底什么样的曲线是最优的,不同系统可能有不同答案,特别是考虑到...最优控制中如何使得代价函数最大?我和你差不多,研究的是船舶避碰问题,你的问题是一个追一个跑,我的是两个互相避让,但是思路都很类似.找到一点资料,不敢独享,学力尚浅,也不知道能不能帮到你.这里有一个中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室的张杰老师上的最优控制简介-微分博...机器学习中最大似然和代价函数的关系?好奇怪的问题.什么叫先有谁.总之就是:Maximum likelihood function就是一种loss function.Loss function的作用就是把一个事件map到一个数值(或者其他什么可以做optimization的东西)上,然后通过比较这个数值做 optimizationmaximum likelihood function就是一种...稀疏编码中,为什么使用对数代价函数作为目标函数的惩罚项可以获得稀疏解?如果直接求导比较困难,先取对数再求导 ,对数惩罚函数是可微的.