训练具有负似然性的神经网络进行回归

是一种常见的机器学习任务。在回归问题中，我们的目标是根据输入数据预测连续值的输出。

负似然性是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测与实际观测之间的差异。在回归任务中，我们可以使用负似然性作为损失函数来优化神经网络模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据。

具体而言，训练具有负似然性的神经网络进行回归可以分为以下步骤：

1. 数据准备：收集和准备用于回归任务的训练数据集。数据集应包含输入特征和对应的目标值。
2. 网络架构设计：选择适当的神经网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数和连接方式。常用的回归网络包括全连接神经网络、卷积神经网络等。
3. 损失函数选择：选择负似然性作为损失函数，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。常用的负似然性损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和平均绝对误差（Mean Absolute Error）。
4. 参数优化：使用梯度下降等优化算法，通过最小化损失函数来更新神经网络的参数，使其能够更好地拟合训练数据。
5. 模型评估：使用验证集或交叉验证等方法评估训练得到的模型在未见过的数据上的性能表现。常用的评估指标包括均方根误差（Root Mean Squared Error）和平均绝对误差。

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