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输出是连续值#xff0c;通常是实数。任务目标是预测或估计一个数值。典型应用包括房价预测、销售额预测、温度预测等。
目标#xff1a;
最小化预测值与真实值之间的差异#xff0c;通常使用…
回归任务Regression
特点
输出是连续值通常是实数。任务目标是预测或估计一个数值。典型应用包括房价预测、销售额预测、温度预测等。
目标
最小化预测值与真实值之间的差异通常使用平方损失均方误差 MSE。模型输出的是一个实数不需要进行类别之间的区分。 分类任务Classification
特点
输出是离散值通常是类别标签。任务目标是将输入分为不同的类别。典型应用包括图像分类、垃圾邮件检测、手写数字识别等。
目标
最小化模型对于真实标签的分类误差通常使用交叉熵损失Cross-Entropy Loss。模型输出的是每个类别的概率分布需要进行类别之间的明确区分。
通用注意事项 输出层的选择 回归任务的输出层通常只有一个神经元而分类任务的输出层通常有多个神经元其中每个神经元对应一个类别。 激活函数的选择 回归任务的输出层通常不使用激活函数而分类任务的输出层通常使用 softmax 激活函数将输出转化为类别概率分布。 损失函数的选择 回归任务通常使用平方损失或绝对值损失而分类任务通常使用交叉熵损失。 评估指标的选择 回归任务通常使用诸如均方根误差RMSE等指标而分类任务通常使用准确率、精确度、召回率等指标。 数据标签的表示 回归任务的标签是实数而分类任务的标签通常是整数表示的类别。
总的来说理解任务的本质、选择适当的输出层、激活函数、损失函数和评估指标是设计和训练深度学习模型时的关键步骤。
