两者的本质相同，分类和回归的区别在于输出变量的类型。
定量——连续——回归
定性——离散——分类
用于回归：最后一层有m个神经元，每个神经元输出一个标量，m个神经元的输出可以看作向量V，现全部连到一个神经元上，则这个神经元的输出为wx+b,是一个连续值，可以处理回归问题
用于分类：现在把这m个神经元连接到N个神经元，就有N组w值不同的wv+b,同理，可以归一化（softmax）变成N个类上的概率。
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