多输出回归任务神经网络用什么作为损失函数比好好

对于多输出回归任务，通常可以使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为损失函数，也可以使用平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等其他损失函数。

均方误差是指预测值与真实值之差的平方的均值，其计算公式为：

$$
MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2
$$

其中，$y_i$ 表示真实值，$\hat{y}_i$ 表示模型预测值，$n$ 表示样本数。均方误差越小，表示模型预测的值与真实值之间的差异越小，因此可以作为损失函数进行优化。

平均绝对误差是指预测值与真实值之差的绝对值的均值，其计算公式为：

$$
MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i|
$$

与均方误差不同，平均绝对误差对预测值与真实值之间的差异更加敏感，因此可以更好地反映模型的预测能力。但是，平均绝对误差不利于求导，因此在训练神经网络时需要使用其他的方法进行优化。

综上所述，对于多输出回归任务，均方误差是一种常用的损失函数，但也可以根据任务的需求选择其他的损失函数。

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bp神经网络用relu作为激活函数用什么做输出函数

在使用ReLU作为激活函数的BP神经网络中，输出层可以使用不同的激活函数，具体选择哪种激活函数取决于具体的问题和任务需求。

如果是回归问题，通常可以直接在输出层不使用激活函数，直接输出线性的预测结果。这样，神经网络将输入映射到输出的过程就变成了一个简单的线性变换。如果预测结果需要进行限制，比如必须是非负数，那么可以使用ReLU的变形，比如指数线性单元（Exponential Linear Unit，ELU）等。

如果是分类问题，通常可以使用softmax函数作为输出层的激活函数，将神经网络的输出转化为每个类别的概率分布。如果是二分类问题，也可以使用sigmoid函数作为输出层的激活函数，将神经网络的输出转化为一个0到1之间的实数，表示分类为正例的概率。

总之，选择什么样的输出函数要根据具体问题和任务需求来定，需要考虑到数据的特点、预测结果的限制等多个因素。

神经网络中控制输出具有顺序关系可以使用什么损失函数

如果神经网络中的输出具有顺序关系，可以使用序列损失函数来训练模型。其中，常用的序列损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数、逐步向前损失函数等等。具体选择哪种损失函数取决于具体的任务和应用场景，需要根据实际情况进行选择。例如，在文本生成任务中，常用的损失函数是交叉熵损失函数，而在语音识别任务中，常用的损失函数是CTC（Connectionist Temporal Classification）损失函数。