我想了解一下神经网络如何用于解决回归问题，因为我正在进行一个预测连续变量的项目。我已经完成了数据清理和准备工作，并希望使用神经网络来训练模型。但是，我不确定如何将输出层配置为解决回归问题，以及如何选择损失函数和评估指标。我希望有经验的人能够帮助我了解神经网络中回归问题的处理方式，并提供一些实践建议来实现良好的模型表现。谢谢！
神经网络在回归问题中的解决方式与分类问题很相似，唯一的区别在于输出层的激活函数和损失函数的选择。
对于回归问题，输出层可以使用线性激活函数，这样可以直接输出连续变量的预测值。同时，常用的损失函数有平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE），它们分别计算预测值和实际值之间的平均绝对误差和平均平方误差。
在训练神经网络时，可以选择使用批量随机梯度下降（SGD）等优化算法，并且可以将数据集分为训练集、验证集和测试集，用来评估训练得到的模型的性能和泛化能力。
实践建议包括选择适当的模型架构、调整超参数、增加正则化等措施来避免过拟合和提高模型性能。此外，对数据进行特征选择、变换等预处理可以进一步提高模型的表现。
我正在学习神经网络，并希望了解如何实现泛化能力。我知道在训练一个神经网络时，我们可以通过调整参数...
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