它们并非都可以互换。但是，所有这些表达式都相互关联，并与优化的概念相关。其中一些是同义词，但请记住，这些术语在文献中的使用可能不一致。

在机器学习中，损失函数是在给定监督信号和模型预测的情况下计算损失/错误/成本的函数，尽管该表达式也可能用于无监督学习的上下文中。术语损失函数、成本函数或误差函数通常可以互换使用[1]、[2]、[3]。例如，如果您使用均方误差（因为它包含术语error ），您可能更喜欢使用表达式误差函数，否则，您可能只使用其他两个术语中的任何一个。

在遗传算法中，适应度函数是评估个体/解决方案质量的任何函数[4]、[5]、[6]、[7]。如果您正在使用遗传算法解决监督学习问题，它可以是误差函数[8]的同义词。如果您正在使用遗传算法解决强化学习问题，它也可以是奖励函数 [9]的同义词。

在数学优化中，目标函数是您要优化的函数，最小化或最大化。它被称为目标函数，因为优化问题的目标是优化它。因此，该术语可以指代误差函数、适应度函数或您想要优化的任何其他函数。[10]指出目标函数是效用函数（此处）。

效用函数通常与误差函数相反或为负，因为它衡量的是积极方面。所以，你想最大化效用函数，但你想最小化误差函数。该术语在经济学中更为常见，但有时也用于 AI [11]。

至少在机器学习中，术语标准函数不是很常见。它可以指用于停止算法的函数。例如，如果您正在执行计算量很大的过程，则停止标准可能是时间。因此，在这种情况下，您的标准函数可能会在经过一定秒数后返回 true。然而，[1]将其用作目标函数的同义词。