分类与回归及网络搭建+神经网络简介（学习记录与分享）

最新推荐文章于 2024-03-14 09:27:49 发布
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文章标签： 回归 分类 网络 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_62127680/article/details/121235956
本文探讨分类与回归问题的区别，强调分类建立在回归基础上。介绍了超参数中的学习率，比喻为下山步伐，调整学习率有助于找到最优目标函数。接着讲解了网络搭建，包括全连接层、池化层、卷积层和激活函数的目的。最后，讨论了BN操作在防止梯度饱和中的作用，并简单介绍了一个神经网络应用实例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

分类与回归问题的区别

简单来讲分类与回归的问题区别在于输出变量的类型，

即定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；（对房价预测，对天气温度预测）

定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。（无人驾驶向左/右，天气的状况） 

但总而言之，分类问题建立在回归问题的基础上且两者都能够利用函数模型来解决一些问题

分类模型 

 先建立模型 设置学习率 再进行训练

进行多次训练后，得到分类。回归函数模型可以借此绘制一些离散的点的最优函数模型。

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