machine-learning - 中性净回归

Question

用于回归（时间序列预测）和分类的神经网络架构有什么不同吗？

我做了一些回归测试，但结果很糟糕。

我目前正在使用一个基本的前馈网络，一个隐藏层有 2 到 4 个神经元、tanh激活函数和动量。

Answer 1

这取决于很多因素：

1. 在分类的情况下，您可能会遇到二元分类问题（您想要区分两个类别）或多项分类问题。在这两种情况下，您都可以使用不同的架构来实现最佳数据建模的目标。

2. 在序列回归的情况下-您还可以使用不同架构的负载-从正常的前馈网络开始，该网络接收一个序列作为输入并将第二个序列作为输出返回到许多不同的递归架构。

因此，您提出的问题类似于：用于建造汽车的工具与用于建造桥梁的工具不同吗？它太模棱两可了，您必须指定更多细节。