神经网络分类与回归任务

神经网络分类与回归任务：

1. 神经网络结构：
   • 包括输入层、隐藏层和输出层。
   • 输入层节点数与输入特征数相匹配，输出层节点数与任务类型相关。
2. 激活函数：
   • 用于引入非线性性，常见的包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。
   • 分类任务输出层一般使用Softmax，回归任务可以使用线性激活函数。
3. 损失函数：
   • 分类任务常用交叉熵损失函数（Cross-Entropy），回归任务可以使用均方误差（MSE）等。
4. 优化器：
   • 常见的有梯度下降法及其变种，如Adam、RMSProp等。
   • 选择合适的学习率以平衡模型训练速度和性能。

分类任务：

1. 数据准备：
   • 标记好的数据集，包括训练集、验证集和测试集。
   • 数据预处理，例如标准化、归一化等。
2. 模型设计：
   • 选择适当的神经网络结构，包括层数和每层的节点数。
   • 输出层的激活函数使用Softmax。
3. 训练过程：
   • 使用训练集进行模型训练，通过反向传播更新权重和偏置。
   • 监控模型在验证集上的性能，防止过拟合。
4. 评估与调优：
   • 使用测试集评估最终模型性能。
   • 调整模型结构、超参数、学习率等以优化性能。

回归任务：

1. 数据准备：
   • 包括特征和对应的目标值，同样需要划分为训练集、验证集和测试集。
   • 数据预处理，如标准化、归一化等。
2. 模型设计：
   • 选择适当的神经网络结构，输出层的激活函数通常为线性激活函数。
3. 损失函数与评估：
   • 使用均方误差（MSE）作为回归任务的损失函数。
   • 通过验证集监控模型性能，确保模型泛化能力。
4. 训练过程：
   • 与分类任务相似，使用训练集进行模型训练，通过反向传播更新权重和偏置。
5. 评估与调优：
   • 使用测试集评估最终模型性能。
   • 调整模型结构、超参数、学习率等以优化性能。

共同点：

1. 超参数调优：
   • 包括学习率、批量大小、隐藏层节点数等。
2. 防止过拟合：
   • 使用正则化方法，如Dropout。
   • 监控训练和验证集上的性能，及时停止训练防止过拟合。
3. 模型保存与加载：
   • 保存训练好的模型以便后续使用。
4. 可视化：
   • 可视化模型性能、损失函数随时间的变化，有助于分析和调优。