"目标函数"（Objective Function）和"损失函数"（Loss Function）通常在机器学习和优化问题中使用，它们在某些上下文中可以是相同的，但也有一些区别。
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目标函数（Objective Function）：
- 目标函数是在优化问题中被最小化或最大化的函数。在机器学习的上下文中，目标函数通常是模型的整体性能度量，它包含了模型参数的影响，而不仅仅是训练数据的拟合程度。例如，在训练一个机器学习模型时，目标函数可能包括了模型的损失函数、正则化项等。目标函数的优化旨在找到参数值，使得目标函数的值最小或最大。
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损失函数（Loss Function）：
- 损失函数是用于衡量单个样本或一批样本上模型预测值与实际标签之间差异的函数。它通常是一个非负值，用于表示模型对于训练数据的拟合程度。在监督学习中，损失函数衡量了模型对于每个样本的预测误差。在优化问题中，通常优化的是损失函数的期望值，即在整个训练数据集上的平均损失。优化损失函数的过程旨在使模型的预测更接近实际标签。
在某些情况下，目标函数和损失函数可以是相同的，尤其是在没有正则化项的情况下。然而，在包含正则化项的情况下，目标函数可能包括了损失函数和正则化项的组合，以平衡拟合训练数据和保持模型简单性之间的权衡。
总体而言，目标函数是一个更广泛的术语，它可以包括多个组成部分，而损失函数通常是其中一个组成部分，用于度量模型在单个样本或一批样本上的预测质量。