神经网络中的连续输出

在神经网络中，连续输出是指神经网络中的输出结果是一个连续的值，而不是离散的类别或标签。这种输出通常用于回归问题，例如预测房价、股票价格等连续型数据。

在神经网络中，连续输出的实现通常需要使用激活函数，例如 Sigmoid、ReLU、Tanh 等。这些激活函数可以将神经元的输出映射到连续的值空间中。

在训练神经网络时，连续输出的误差通常使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等损失函数进行计算。这些损失函数可以度量预测值和真实值之间的差异。

在实际应用中，连续输出的神经网络可以广泛应用于数据预测、自然语言处理、图像识别等领域。例如，使用神经网络进行房价预测、股票价格预测、销售额预测等。

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