卷积神经网络可以实现回归吗？

是的，卷积神经网络可以用于回归任务。

回归是一种机器学习任务，目标是预测连续值输出，例如预测房价、股票价格或气温。卷积神经网络是一种深度学习模型，能够通过学习数据中的特征来做出预测。

举个例子，假设我们想要预测每个月的气温。我们可以使用卷积神经网络来学习历史气温数据，并根据输入的当前月份的天气特征（比如温度、湿度、风速等）来预测未来几天的气温。

总之，卷积神经网络是一种有效的回归模型，能够帮助我们预测连续值输出。

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用卷积神经网络同时实现分类与回归

很高兴回答你的问题。使用卷积神经网络进行分类和回归任务是可行的。其中分类可以使用softmax激活函数进行完成，回归可以使用线性激活函数来完成。同时也可以使用不同的损失函数来实现分类和回归任务，如交叉熵损失函数用于分类，均方误差损失函数用于回归。希望我的回答能够解决你的疑问。