Điều đó có nghĩa là gì khi mọi người nói hàm chi phí là thứ bạn muốn giảm thiểu?

Tôi đang gặp rất nhiều khó khăn để hiểu điều này. Có nghĩa là bạn không nên sử dụng hàm chi phí rất thường xuyên?

Không, điều đó có nghĩa là bạn đang cố gắng tìm các đầu vào làm cho đầu ra của hàm chi phí là nhỏ nhất. Điều đó không có nghĩa là bạn nên "giảm thiểu" việc sử dụng nó.

Hàm chi phí là thứ bạn sử dụng để xử phạt độ lệch cao so với kết quả dự kiến ​​khi so sánh với dự đoán thực tế của bạn.

Bạn có thể nghĩ về một hàm chi phí như một dấu hiệu cho thấy dự đoán của bạn tệ đến mức nào. Giá trị hàm chi phí cao có nghĩa là dự đoán đã thực sự tắt, do đó, tập trung vào việc giảm thiểu hàm chi phí, từ đó tạo ra một mô hình dự đoán chính xác.

Các hàm chi phí trong ngữ cảnh của Machine Learning thường tính toán một số loại số liệu biểu thị mức độ hiệu quả của mô hình của bạn. Một ví dụ phổ biến là ví dụ lỗi bình phương trung bình, trong đó bạn xem tất cả các ví dụ kiểm tra mà bạn biết giá trị thực và dự đoán, lấy sự khác biệt giữa đó và bình phương. Bằng cách giảm thiểu lỗi này (hàm chi phí), bạn cho rằng dự đoán của mình sẽ tốt hơn.

Xem xét bạn có một số dữ liệu và bạn muốn mô hình hóa một chức năng phù hợp với dữ liệu. Chức năng này phải phù hợp và không có lỗi (lý tưởng). Làm cách nào để xác định lỗi này? và voila ở đây có chức năng chi phí.

Giảm thiểu hàm (chi phí) có nghĩa là bạn muốn tìm giá trị tốt cho các tham số của nó. Các tham số tốt có nghĩa là hàm có thể tạo ra kết quả tốt nhất có thể, cụ thể là các kết quả nhỏ nhất, bởi vì các giá trị nhỏ có nghĩa là ít lỗi hơn . Đây là một vấn đề tối ưu hóa: vấn đề tìm giải pháp tốt nhất từ ​​tất cả các giải pháp có thể. ( nguồn )