关于代价函数的描述错误的是:A. 不同模型使用的是相同的代价函数B. 代价函数表示的是权重和模型误差的关系C. 模型训练就是为了求得代价函数值最小时的权重值D. 代价函数是所有样本损失综合

步骤 1：理解代价函数的定义
代价函数是机器学习中用于评估模型性能的函数，它衡量模型预测值与实际值之间的差距。不同的模型可能使用不同的代价函数，例如线性回归模型通常使用均方误差作为代价函数，而分类模型可能使用交叉熵作为代价函数。

步骤 2：分析选项A
选项A说不同模型使用的是相同的代价函数。根据代价函数的定义，不同模型可能使用不同的代价函数，因此选项A是错误的。

步骤 3：分析选项B
选项B说代价函数表示的是权重和模型误差的关系。这是正确的，因为代价函数通常依赖于模型的权重参数，通过调整权重参数来最小化代价函数，从而减少模型误差。

步骤 4：分析选项C
选项C说模型训练就是为了求得代价函数值最小时的权重值。这是正确的，模型训练的目标是找到使代价函数值最小的权重值，从而得到最优模型。

步骤 5：分析选项D
选项D说代价函数是所有样本损失综合。这是正确的，代价函数通常是所有样本损失的平均值或总和，用于衡量模型的整体性能。