【发布时间】：2019-02-05 16:43:50
【问题描述】：
我正在玩一个视频游戏，教汽车自动驾驶。我将它作为一个回归问题来处理，转向值在 -1 和 1 之间。
在做了一些研究之后，看起来 resnet50 模型可能是一个不错的起点……但是阅读 keras 文档，它显示了指定类的数量。
它可以用于回归吗？
或者我应该将其作为一个分类问题来处理，并将转向范围分成几类？
【问题讨论】：
标签： machine-learning keras resnet
【发布时间】：2019-02-05 16:43:50
【问题描述】：
您可以将其用于回归，Faster R-CNN、SSD、YOLO 等检测模型将回归用于边界框预测部分。对于这种情况，您通常会用均方损失代替交叉熵损失。如果您的输出值的范围没有太大差异，您也可以使用分类方法。如果类的数量最终不会太大，这实际上可能会表现得更好。
【讨论】：