同一个模型可以分类+预测连续值吗？
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【中文标题】同一个模型可以分类+预测连续值吗？【英文标题】：Can the same model classify + predict continuous values? 【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：
预测图片中狗的年龄（以天为单位）
对狗的性别进行分类
对狗的品种进行分类
预测图片中狗鼻子的(x,y)坐标（其中每个坐标是0-1之间的值，表示距离输入图像左上角的百分比）
【问题讨论】：
【参考方案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：
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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
【讨论】：
以上是关于同一个模型可以分类+预测连续值吗？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章