分类问题与回归问题的区别
分类问题：目的是预测输入数据所属的类别。输出通常是一个概率分布，表示每个可能类别的可能性。例如，判断一张图片中是否包含猫或狗。
回归问题：目标是预测一个连续值。比如根据房屋的面积、位置等信息预测其价格。
分类LOSS的优化技巧
交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)：广泛用于多分类问题，衡量真实标签和预测之间的差异。
Softmax函数：常与交叉熵损失一起使用，将原始输出转化为概率分布。
正则化(Regularization)：包括L1和L2正则化，防止模型过拟合。
数据增强(Data Augmentation)：通过增加训练样本的多样性来提高模型泛化能力。
Dropout：一种防止神经网络过拟合的技术，随机丢弃一部分神经元。
Batch Normalization：在每层输入前进行归一化处理，加速训练过程并稳定梯度。
回归LOSS的优化技巧
均方误差(Mean Squared Error, MSE)：最常用的回归损失函数，计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。
绝对误差(L1 Loss)：计算预测值与真实值之间差的绝对值，对异常值更鲁棒。
Huber Loss：结合了MSE和L1的优点，在误差较小时使用MSE，较大时采用L1损失，适合含有异常值的数据。
梯度裁剪(Gradient Clipping)：防止梯度爆炸，尤其是在深度学习模型中非常有用。
Early Stopping：基于验证集上的性能提前停止训练，防止过拟合。
特征缩放(Feature Scaling)：如标准化或归一化，使不同尺度的特征具有相同的范围，有助于提升模型收敛速度和性能。
总结
无论是分类还是回归任务，选择合适的LOSS函数和优化策略对于模型的成功至关重要。同时，理解你所解决问题的具体背景和需求可以帮助更好地挑选和调整这些方法。在实践中，常常需要结合多种优化技巧以达到最佳效果。此外，随着技术的发展，新的优化方法和技术也在不断涌现，持续学习和实验是掌握这些技能的关键。