在论文A Tutorial on Energy Based Learning中，我看到了两个定义：

• 能量函数 E(X, Y) 通过推理过程最小化：目标是找到这样的 Y 值，使得 E(X, Y) 达到最小值。
• 损失函数是使用训练集来衡量能量函数质量的指标。

我理解损失函数的含义（一个很好的例子是均方误差）。但你能解释一下能量函数和损失函数之间的区别吗？你能给我一个机器学习或深度学习中能量函数的例子吗？

回答：

简而言之，能量函数描述了你的问题。相比之下，损失函数只是机器学习算法使用的输入。这可能使用相同的函数，但不一定是这种情况。

在物理学中，系统的能量可能是系统内部的运动。在机器学习的背景下，你可能希望通过调整参数来最小化这种运动。一种方法是将能量函数作为损失函数直接最小化。在其他情况下，这个函数可能不容易评估或微分，然后可以使用其他函数作为机器学习算法的损失。类似于在分类中，你关心分类器的准确性，但你仍然使用 softmax 上的交叉熵作为损失函数，而不是准确性。