在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objective function，即目标函数：泛指任意可以被优化的函数。损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）

在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objective function，即目标函数：泛指任意可以被优化的函数。损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）

在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objective function，即目标函数：泛指任意可以被优化的函数。损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）

说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的

说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的