| 神经网络和深度学习 | ||
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文章结构
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- 1.损失函数，代价函数，目标函数
- 2. 损失函数
- 3. 代价函数
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- 3.1 为什么需要代价函数
- 3.2 代价函数的形式
- 4. 目标函数
【前言】
这下函数是算法好坏的评价标准之一。
所讨论的事件是数据实例的估计值和真值之间的差异的一些函数。简而言之，就是用来评估预测值相对于真实值的损失情况。在某种参数的取值情况下，使得某代价函数的取值最小，这些参数也就是我们进行神经网络训练的目标。
以下关于损失函数和代价函数等的函数形式只是个例，并不唯一。
1.损失函数，代价函数，目标函数
| 函数名称 | 定义 |
|---|---|
| 损失函数（Loss Function ） | 是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差 |
| 代价函数（Cost Function ） | 是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均 |
| 目标函数（Object Function） | 最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项） |
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关于目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别：
目标函数是最大化或者最小化，而代价函数是最小化
2. 损失函数
损失函数又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，Loss function:L(yhat,y).
我们通过这个 L称为的损失函数，来衡量预测输出值和实际值有多接近。一般我们用预 测值和实际值的平方差或者它们平方差的一半，但是通常在逻辑回归中我们不这么做，因为 当我们在学习逻辑回归参数的时候，会发现我们的优化目标不是凸优化，只能找到多个局部 最优值，梯度下降法很可能找不到全局最优值，虽然平方差是一个不错的损失函数，但是我 们在逻辑回归模型中会定义另外一个损失函数。 我们在逻辑回归中用到的损失函数是：
其中，
为什么要用这个函数作为逻辑损失函数？当我们使用平方误差作为损失函数的时候，你 会想要让这个误差尽可能地小，对于这个逻辑回归损失函数，我们也想让它尽可能地小，为 了更好地理解这个损失函数怎么起作用，我们举两个例子：
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从以上中我们知道，
1）如果 y等于 1，为了使L变小，我们就通过调整参数（w，b等）尽可能让yhat变大，那么预测值yhat就越接近于真实值y；
2）如果 y等于 0，为了使L变小，我们就通过调整参数（w，b等）尽可能让yhat变小，那么预测值yhat就越接近于真实值y
损失函数是在单个训练样本中定义的，它 衡量的是算法在单个训练样本中表现如何，为了衡量算法在全部训练样本上的表现如何，我 们需要定义一个算法的代价函数，算法的代价函数是对 ݉ 个样本的损失函数求和然后除以 ݉m，具体见代价函数部分。
3. 代价函数
3.1 为什么需要代价函数
当我们确定了模型h，后面做的所有事情就是训练模型的参数w和b。那么什么时候模型的训练才能结束呢？这时候也涉及到代价函数，由于代价函数是用来衡量模型好坏的，我们的目标当然是得到最好的模型（也就是最符合训练样本(x, y)的模型）。因此训练参数的过程就是不断改变参数，从而得到更小的J(θ)的过程。理想情况下，当我们取到代价函数J的最小值时，就得到了最优的参数。综上，代价函数评估算法的好坏，帮助我们得到最佳的模型参数。
注意：代价函数衡量的是算法在全部训练样本上的表现如何
3.2 代价函数的形式
我们知道，损失函数衡量的是算法在单个训练样本中表现，而代价函数衡量算法在全部训练样本上的表现。损失函数的形式在前面已经说明，相应的可以得到代价函数的形式：
损失函数只适用于像这样的单个训练样本，而代价函数是参数的总代价，所以在训练逻 辑回归模型时候，我们需要找到合适的 w和 ܾb，来让代价函数 J的总代价降到最低。
如何进行训练以找到合适的 w和 ܾb呢？这需要用到梯度下降算法，详情参见：《神经网络和深度学习（7）-- 梯度下降算法》
4. 目标函数
目标函数是最大化或者最小化，而代价函数是最小化
简单地说，目标函数中考虑的项不仅仅是包括了代价函数，还会考虑其他因素的影响，例如某目标函数的形式为：
在上式中，L是代价函数，属于经验风险；此外还有结构风险，定义的函数为J(f).
经验风险是基于训练使用的数据集的，可能会导致过度拟合的现象，这时我们就需要考虑结果上的风险，于是定义了一个叫做J（f）的函数来对所得到的函数的结构进行风险评估。目标函数就是综合考虑了以上的不同因素而得到的函数。进一步说，代价函数只是基于训练的数据集而进行的评估，而目标函数考虑了代价函数和代价函数模型结构而进行综合的评估。
以上均基于个人理解，如果不正确的地方欢迎指教，您可以通过邮箱或下方评论等方式与我取得联系，不胜感激。
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