我在尝试训练一辆车在视频游戏中自动驾驶。我将其视为一个回归问题，输出为转向值，范围在-1到1之间。

经过一些研究，看起来resnet50模型可能是一个好的起点……但在阅读keras文档时，它显示需要指定类别的数量。

它可以用于回归吗？

还是我应该将其视为分类问题，并将转向范围分成几个类别？

回答：

你可以将其用于回归，像Faster R-CNN、SSD、YOLO这样的检测模型在边界框预测部分使用回归。在这种情况下，你通常会用均方误差替换交叉熵损失。如果你的输出值范围差异不大，你也可以使用分类方法。如果类别数量不会太大，这实际上可能会表现得更好。