transformer回归模型

Transformer 回归模型是基于 Transformer 架构设计的一种用于回归任务的模型。Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理任务中。

在回归任务中，我们的目标是预测一个连续值的输出，而不是分类。为了实现这一点，我们可以在 Transformer 模型的输出层中使用一个线性层来得到一个连续值的预测。

为了训练 Transformer 回归模型，我们需要一个带有输入和目标输出的训练数据集。通过将输入数据传递给 Transformer 模型，并将模型的输出与目标输出进行比较，可以计算出预测值与真实值之间的差异，并使用损失函数来度量这种差异。

常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和平均绝对误差（Mean Absolute Error）。通过反向传播算法和优化算法（如梯度下降）来最小化损失函数，我们可以不断调整模型的参数，使其能够更好地适应回归任务。

总结来说，Transformer 回归模型利用 Transformer 架构和适当的损失函数来解决回归问题，可以用于预测连续值的输出。