神经网络 分类 回归 区别

神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，广泛应用于各种机器学习任务。分类和回归是两种基本的预测问题，它们在神经网络中的应用有所不同。

**分类（Classification）**：
- 目标：将输入数据分为预定义的类别或标签。
- 输出：神经网络输出的是每个类别的概率分布，最常使用的激活函数是softmax，它保证了所有概率之和为1。
- 示例：图像识别（猫狗分类）、文本情感分析等。

**回归（Regression）**：
- 目标：预测连续数值输出，而不是离散的类别。
- 输出：神经网络直接输出一个或多个实数，通常没有明确的激活函数限制，常用的是线性、sigmoid或tanh函数。
- 示例：房价预测、股票价格走势预测等。

**区别总结**：
1. **输出类型**：分类是离散的，回归是连续的。
2. **目标函数**：分类通常使用交叉熵作为损失函数，回归使用均方误差或其他衡量连续值差异的指标。
3. **输出处理**：分类结果是概率估计，回归结果需要经过某种方式（如取最大值或四舍五入）转化为实际数值。

相关问题：
1. 回归问题中的损失函数有哪些常用的度量？
2. 在实际应用中，如何根据问题类型选择是做分类还是回归？
3. 有没有结合分类和回归的神经网络模型？

相关问题

bp神经网络回归与分类的区别

BP神经网络可以用于回归问题和分类问题，其中回归问题是指预测连续值的问题，例如预测房价等；分类问题是指将输入数据分成不同类别的问题，例如图像分类等。

在神经网络模型中，回归问题和分类问题的区别主要在于输出层的激活函数和损失函数的不同。对于回归问题，输出层通常使用线性激活函数，即将权重和输入相乘得到输出；而对于分类问题，输出层通常使用softmax激活函数，即将输出值转化为各个类别的概率分布。在损失函数方面，回归问题通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，而分类问题通常使用交叉熵损失函数。

此外，对于分类问题，还需要将输出层的输出结果转化为类别标签，通常使用argmax函数来实现。在训练过程中，分类问题还需要使用类别标签来计算损失函数和评估模型的性能。