【问题标题】：Can the same model classify + predict continuous values?同一个模型可以分类+预测连续值吗？
【发布时间】：2018-09-09 04:51:55
【问题描述】：
假设我有一个狗照片数据集。每张照片只有一只狗。单个样本的输出向量是什么样的，如果需要，我该如何训练网络：
【问题讨论】：
标签：
tensorflow
machine-learning
deep-learning
classification
regression
【解决方案1】：
你仍然可以只使用一个模型来解决这类问题。
但是，您的模型将具有如下 5 层架构：
- 第一个“核心”模型可以输入您的狗照片
- 第二个模型输入核心模型的输出并预测年龄
- 第三个模型输入核心模型的输出并预测性别
- 第四个模型输入核心模型的输出并预测品种
- 第五个模型，输入核心模型的输出并预测坐标...
虽然理论上可行，但为了对所有模型都有良好的结果，这可能有点麻烦。
这或多或少是谷歌大脑here 所做的（除了他们的模型更加多样化）。
PS：对于这种问题，你应该在 stats.stackexchange.com 或 datascience.stackexchange.com 上问他们