- 回归模型
问题描述：预测用户最可能登端的时间，取值是[7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21]
Q1：这种适合回归嘛？
Q2：回归模型的输出层的tensor-shape如何？[batch_size, 1]? 输出层没有激活函数，值域如何规范到[7-21]？
- sigmoid函数本质：将实数映射到(0,1)之间
- 模型之外的后策略处理
Q3：是否存在较难学习梯度的情况
Q4：Loss + 评估方法 - Loss：MSE(最小平方差)
- 多分类模型
Q1：多分类器的输出tensor-shape是[batch_size, num_classes]。一次预测，能够得到所有分类的预测分数？ ✅
Q2：Loss + 评估方法
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