В чем заключаются ключевые различия между функцией потерь и целевой функцией?

Некоторые ключевые различия между функцией потерь и целевой функцией в контексте машинного обучения:

1. Область применения:

• Функция потерь определяет, насколько сильно прогноз модели отклоняется от базовой истины для одного конкретного объекта. www.baeldung.com
• Целевая функция — та, которую оптимизируют, её значение хотят либо минимизировать, либо максимизировать. www.baeldung.com Обычно это сумма потерь от предсказаний на всех объектах обучающей выборки. education.yandex.ru

1. Цель использования:

• Функция потерь предназначена для обучения с учителем, она показывает, насколько далеки тестируемые параметры от предполагаемого целевого значения. www.mql5.com
• Целевая функция используется для обучения модели, при этом важно не только минимизировать затраты (потери) на обучающие данные, но и обеспечить возможность обобщения. www.baeldung.com

Следует отметить, что нет единого мнения относительно точных определений этих терминов, и часто они используются как синонимы. www.baeldung.com