在回归中把x输入到模型中得到一个预测的值y，使预测的值和真实值越接近越好。
- 分类在之前回归的基础上加了softmax。
softmax的公式
2. 计算预测值与真实值之间的距离。
通常有两种方法：
2.1. 用均方误差（MSE）来求解；
2.2. 交叉熵(Cross-entropy) 更适合求解，在pytorch中softmax被内置到了Cross-entropy中。
在MSE中很难找到最优解。
在回归中把x输入到模型中得到一个预测的值y，使预测的值和真实值越接近越好。
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