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回归任务（Regression）：

特点：

• 输出是连续值，通常是实数。
• 任务目标是预测或估计一个数值。
• 典型应用包括房价预测、销售额预测、温度预测等。

目标：

• 最小化预测值与真实值之间的差异，通常使用平方损失（均方误差 MSE）。
• 模型输出的是一个实数，不需要进行类别之间的区分。

分类任务（Classification）：

特点：

• 输出是离散值，通常是类别标签。
• 任务目标是将输入分为不同的类别。
• 典型应用包括图像分类、垃圾邮件检测、手写数字识别等。

目标：

• 最小化模型对于真实标签的分类误差，通常使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。
• 模型输出的是每个类别的概率分布，需要进行类别之间的明确区分。

通用注意事项：

1. 输出层的选择： 回归任务的输出层通常只有一个神经元，而分类任务的输出层通常有多个神经元，其中每个神经元对应一个类别。

2. 激活函数的选择： 回归任务的输出层通常不使用激活函数，而分类任务的输出层通常使用 softmax 激活函数，将输出转化为类别概率分布。

3. 损失函数的选择： 回归任务通常使用平方损失或绝对值损失，而分类任务通常使用交叉熵损失。

4. 评估指标的选择： 回归任务通常使用诸如均方根误差（RMSE）等指标，而分类任务通常使用准确率、精确度、召回率等指标。

5. 数据标签的表示： 回归任务的标签是实数，而分类任务的标签通常是整数表示的类别。

总的来说，理解任务的本质、选择适当的输出层、激活函数、损失函数和评估指标是设计和训练深度学习模型时的关键步骤。