python一维卷积回归神经网络

一维卷积神经网络也可以用于回归任务。在回归任务中，我们需要预测一个连续的数值，而不是一个离散的类别。与分类任务不同，回归任务的损失函数通常使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。

下面是一个使用Keras实现一维卷积回归神经网络的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(100, 1)))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])

这个模型与分类任务的模型非常相似，但输出层使用了线性激活函数，并且损失函数使用了均方误差。我们可以使用这个模型预测一个连续的数值，例如股票价格或温度。