В чём разница между функцией потерь и эмпирическим риском?

Разница между функцией потерь и эмпирическим риском заключается в том, что они имеют разные значения, хотя и связаны между собой. chat01.ai

Функция потерь (loss function) обычно определяется для отдельного примера и измеряет разницу между предсказанным значением и истинным значением. chat01.ai Функция потерь — это случайная величина, которая зависит от алгоритма и текущего входного вектора. proproprogs.ru

Эмпирический риск (empirical risk) — это среднее значение функции потерь по всему набору обучающих данных. chat01.ai Другими словами, это агрегированная ошибка по всему набору данных (сумма или среднее функции потерь). chat01.ai

Таким образом, функция потерь измеряет ошибку для одного примера, а эмпирический риск — ошибку по всему набору данных. chat01.ai