使用resnet50进行回归-keras

Question

我正在教汽车在视频游戏中自驾游。我将其作为回归问题进行处理，其转向值在-1和1之间。

进行了一些研究之后，看来resnet50模型可能是一个不错的起点。但是阅读keras文档后，它显示了指定类的数量。

可以用于回归吗？

还是应该将其作为分类问题，并将转向范围分成几类？

Answer 1

您可以将其用于回归，Faster R-CNN，SSD，YOLO等检测模型会将回归用于边界框预测部分。对于这种情况，通常将交叉熵损失替换为均方损失。如果输出值的范围相差不大，您也可以使用分类方法。如果类的数量最终不会太大，那么实际上可能会更好。