为什么我们似乎试图避免机器学习问题的成本函数中的负值？
据我所知，在很多情况下，我们使用成本函数来对误差进行平方，以使这些成本函数的推导在数学上对梯度下降更友好。我还得到了如何平方可以帮助梳理异常值与正常数据，如其他相关问题中所述。
我仍然没有从概念上理解为什么我们可能不想要负成本。让我想到这一点的是面部识别中使用的三重损失函数，其中我们添加值α以帮助确保我们的模型具有损失值＆gt;然后我们取损失和0之间的最大值，以确定。 Triplet loss function
我想我可能会缺少一些基本的理解，并且非常感谢能够提供帮助的任何人。谷歌没有提供直观的结果。
