像分类的回归 考虑一个场景：豆瓣电影评分预测。一共5个档位，从1星到5星。label_set = [1, 2, 3, 4, 5]。很自然的，我们可以把它当作一个经典的多分类问题，模型最后一层通过$softmax$函数输出每一类的概率。然后用$ce\ loss$训练。但是，如果当作分类问题，我们忽略了一点，打分之间是有可比性的：5>4>3>2>1。而如果当作分类问题，经过$one-hot$编码之后，每……

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