Tensorflow 中用于预测的卷积神经网络
Convolutional Neural Network in Tensorflow for Prediction
我是 CNN 和 Tensorflow 的初学者。
我看到了很多用于分类的卷积神经网络 (CNN) 示例。但是，我需要 CNN 进行回归。我正在尝试使用自己的预测数据在 Tensorflow 中实施 CNN。
我可以实施 CNN 进行预测，还是 CNN 仅用于分类？
你能给我任何做 CNN 预测的文档或线索吗？
虽然我自己是初学者，还没有应用过这样的模型，但我可以为您指出这个答案：Using deep learning for time series prediction。
此外，虽然这不完全是预测，但在我从事的一个分类项目中，除了实际分类之外，我还必须了解输入与其他输入的关系 类。想象一个手写的数字 9，但尾巴更长。虽然它仍然被归类为 9，但它比正常的 9 差 "closer" 到 8。
我不知道这对你的项目来说是否一定是个好主意或是否可行，但也许你可以概括一个分类器，在你的 类 描述的 space 中给出一个点的一个离散值。
Can I implement CNN for prediction or are CNNs only for classification?
回归和分类通常都称为预测。是的，你可以用 CNN 做这两件事。只有损失函数（回归的均方误差，分类的交叉熵）和标签（回归的回归值，分类的单热编码）发生了变化。
我建议学习教程。我可以推荐：
我是 CNN 和 Tensorflow 的初学者。
我看到了很多用于分类的卷积神经网络 (CNN) 示例。但是，我需要 CNN 进行回归。我正在尝试使用自己的预测数据在 Tensorflow 中实施 CNN。
我可以实施 CNN 进行预测，还是 CNN 仅用于分类？
你能给我任何做 CNN 预测的文档或线索吗？
虽然我自己是初学者，还没有应用过这样的模型，但我可以为您指出这个答案：Using deep learning for time series prediction。
此外，虽然这不完全是预测，但在我从事的一个分类项目中，除了实际分类之外，我还必须了解输入与其他输入的关系 类。想象一个手写的数字 9，但尾巴更长。虽然它仍然被归类为 9，但它比正常的 9 差 "closer" 到 8。
我不知道这对你的项目来说是否一定是个好主意或是否可行，但也许你可以概括一个分类器，在你的 类 描述的 space 中给出一个点的一个离散值。
Can I implement CNN for prediction or are CNNs only for classification?
回归和分类通常都称为预测。是的，你可以用 CNN 做这两件事。只有损失函数（回归的均方误差，分类的交叉熵）和标签（回归的回归值，分类的单热编码）发生了变化。
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