深度学习中分类和回归的区别

在深度学习中，分类和回归是两种常见的监督学习任务，它们的区别在于预测的输出类型不同。

分类任务是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类任务中，模型的输出是一个离散的类别标签，表示输入数据属于哪个类别。例如，将图像分类为猫或狗，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。分类问题通常使用 softmax 函数作为输出层的激活函数，该函数将输出转换为概率分布，使得预测结果更易解释和比较。

而回归任务是预测一个连续的数值输出。在回归任务中，模型的输出是一个实数或向量，用于表示输入数据的某种属性或数量。例如，预测房价、预测股票价格等。回归问题通常使用线性激活函数或者恒等函数作为输出层的激活函数。

需要注意的是，分类和回归问题之间并不是绝对的划分，有时候问题的定义可能存在模糊区域。有些问题既可以看作分类问题也可以看作回归问题，这取决于我们如何定义和解释输出。例如，预测一个人的年龄可以看作回归问题（连续值），也可以看作分类问题（将年龄分桶为不同的年龄段）。

总结来说，分类任务是预测离散类别标签，而回归任务是预测连续数值输出。