在深度学习中 regression 方法

Regression 方法是深度学习中常用的方法之一，它用于预测连续的数值型输出。

在深度学习中，Regression 方法通常使用神经网络模型来实现。神经网络模型包含多个层，每个层包含多个神经元，每个神经元接收来自上一层的输入，并将它们加权、求和后通过激活函数输出到下一层。在 Regression 方法中，最后一层通常只有一个神经元，输出预测的数值。

在训练神经网络模型时，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，即将预测值与真实值的差值平方后求平均值作为损失。通过反向传播算法，神经网络模型可以自动调整权重和偏置，从而使损失最小化。训练完成后，神经网络模型就可以用于预测新的数值型输出。

Regression 方法在深度学习中广泛应用于各种领域，如金融、医疗、工业等。它可以用于预测股票价格、疾病发展趋势、产品质量等。