分类和回归的区别（在CNN中）

两者的本质相同，分类和回归的区别在于输出变量的类型。

定量——连续——回归

定性——离散——分类

用于回归：最后一层有m个神经元，每个神经元输出一个标量，m个神经元的输出可以看作向量V，现全部连到一个神经元上，则这个神经元的输出为wx+b,是一个连续值，可以处理回归问题

用于分类：现在把这m个神经元连接到N个神经元，就有N组w值不同的wv+b,同理，可以归一化（softmax）变成N个类上的概率。