15、深度学习之路：全连接网络在回归问题中的应用

最新推荐文章于 2025-12-04 14:13:28 发布
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深度学习之路：全连接网络在回归问题中的应用

1. 深度学习的关键推动因素

深度学习革命的兴起得益于多个关键因素的共同作用。大型数据集的出现为模型提供了丰富的训练素材，使得模型能够学习到更广泛的特征和模式。ReLU 单元和交叉熵损失函数的引入，有效解决了梯度消失等问题，提高了模型的训练效率和性能。此外，低成本的 GPU 高性能计算资源的普及，使得大规模的模型训练成为可能，大大加速了深度学习的发展。同时，深度学习框架的出现也至关重要，它让开发者无需从头开始实现模型，降低了开发门槛，尤其在工业应用中得到了广泛的推广和应用。

2. 回归问题与输出单元

在深度学习中，不同类型的问题需要选择合适的输出单元和损失函数。常见的输出单元包括用于二元分类问题的逻辑输出单元、用于多分类问题的 Softmax 输出单元以及用于回归问题的线性输出单元。

输出单元类型 适用问题类型 推荐损失函数
逻辑输出单元 二元分类问题 交叉熵损失函数
Softmax 输出单元 多分类问题 分类交叉熵损失函数
线性输出单元 回归问题 均方误差（MSE）
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