私はCNNとTensorflowの初心者です。予測のためのTensorflowの畳み込みニューラルネットワーク
分類のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の多くの例を見ました。しかし、回帰のためにCNNが必要です。私はTensorflowのCNNを予測のための自分のデータで実装しようとしています。
CNNを予測用に実装することはできますか、または分類用にのみCNNを使用できますか？
CNNの予測のためのドキュメントや手がかりを教えてもらえますか？
私は初心者ですが、そのようなモデルを適用していない間に、私はこの答えにあなたを指摘できます：Using deep learning for time series prediction。
また、正確な予測ではありませんが、私が取り組んだ1つの分類プロジェクトでは、実際の分類のほかに、入力が他のクラスとどのように関連しているかを確認する必要がありました。手書きの数字9を考えてください。しかし、長い尾が上がっています。それでもまだ9に分類されていましたが、それは通常の9よりも8に近くなっていました。
これは必ずしも良いアイデアではないか、あなたのプロジェクトでは実現可能かどうかは分かりませんが、離散的な値ではなくクラスによって記述された空間内のポイントを与えることができます。
予測用にCNNを実装することはできますか、または分類用にのみCNNを実装できますか？
回帰と分類の両方は、しばしば予測と呼ばれます。そして、はい、あなたは両方CNNで行うことができます。変化する損失関数（回帰の平均二乗誤差、分類のクロスエントロピー）とラベル（回帰の回帰値、分類のためのワンホットエンコーディング）のみです。
チュートリアルを進めることをお勧めします。私がお勧めすることができます：
はあなたのアドバイスをありがとうございました – Estel