分类和回归是我们在学习机器学习的时候，最早接触到的两个重要概念。实际上，很多计算机视觉的问题，本质上都离不开这两个概念。比如：目标检测问题，可以划分成目标框坐标的回归和目标区域的分类。目前，针对分类和回归的LOSS有哪些通用的优化技巧？
关键提炼
- 分类问题与回归问题的区别是什么？
- 分类LOSS的优化技巧有哪些？
- 回归LOSS的优化技巧有哪些？
提示：
结合自己的实际工作经验，或者查找相关资料，可以把您的答案写在讨论题后面，与老师和其他小伙伴们一起交流。
【讨论题】对比分类与回归两种问题
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