我想使用CNN来解决回归问题(Keras，TF后端(。只需将最后一层(密集(激活更改为线性并使用欧几里得距离作为损失函数即可实现？
你的意思是将最后一次激活更改为线性实际上只是没有激活，如果设置激活 = None，那么最后一层将是线性层。 请参阅凯拉斯密集层：
keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
而作为损失函数的欧几里得距离实际上与mean_squared_error相同，欧几里得距离只是sqrt(mean_squared_error(，所以是一样的。
是的，但是您需要使用线性输出，您也可以规范化输出并使用 sigmoid 激活。然后使用均方误差损失。