Метрика и функция потерь отличаются по назначению и роли в процессе машинного обучения. 12

Функции потерь используются в процессе обучения модели для оптимизации её весов. 1 Они напрямую влияют на то, как модель «учится» на данных. 1 Например, среднеквадратичная ошибка (MSE) или перекрёстная энтропия. 1

Метрики используются после обучения для оценки эффективности модели. 1 Они предоставляют понятную и интерпретируемую оценку качества модели, например, точность (accuracy), точность (precision), полноту (recall). 1

Таким образом, функции потерь направлены на обучение модели, а метрики — на оценку её качества после обучения. 1