使用 resnet50 进行回归 - keras

Question

我正在玩电子游戏教汽车自动驾驶。我将其作为一个回归问题来处理，转向值的输出在 -1 和 1 之间。

经过一些研究，resnet50 模型似乎是一个不错的起点...但是阅读 keras 文档它显示指定 classes 的数量。

可以用来做回归吗？

或者我应该将其作为一个 class 化问题来处理，并将转向范围分成几个 class？

Answer 1

你可以用它来做回归，像Faster R-CNN、SSD、YOLO这样的检测模型都是用回归来做bounding box的预测部分。对于这种情况，您通常会用均方损失代替交叉熵损失。如果输出值的范围相差不大，您还可以使用分类方法。如果 类 的数量最终不会太大，这实际上可能会表现更好。