如果你同时面临一个分类和回归问题，并且这两个问题相关且依赖于相同的数据输入，是否有可能成功构建一个能够同时给出分类和回归输出的神经网络？

如果可以，损失函数应该如何构建？

回答：

通常，对于这种情况，损失函数被简单地视为分类损失和回归损失的加权和。换句话说，你的网络有两个独立的输出部分，一个负责回归，你在这个部分应用回归损失L_reg（如均方误差），另一个负责分类，你在这个部分应用分类损失L_class（如交叉熵），你的最终优化标准就是(alpha)*L_reg + (1-alpha)*L_class，其中alpha是一个预定义的权重。这使得梯度的计算（以及整体分析）变得更加容易。