MLP Cho Bài Toán Regression Khác MLP Cho Classification Chủ Yếu Ở Lớp Cuối Và Hàm Mất Mát Nào?

Mở đầu

Khi bắt đầu làm quen với mô hình MLP (Multi-Layer Perceptron), nhiều người dễ gặp nhầm lẫn: “Cùng là MLP thì tại sao dùng cho Regression lại khác khi dùng cho Classification?”. Sự khác biệt không nằm ở toàn bộ kiến trúc, mà chủ yếu ở lớp đầu ra và hàm mất mát – hai thành phần quyết định mô hình hiểu dữ liệu theo cách nào.

Giải thích rõ ràng, dễ hiểu

MLP vốn là mạng nơ-ron gồm nhiều lớp liên tiếp. Các tầng ẩn khá giống nhau giữa các bài toán. Điểm phân tách rõ nhất nằm ở:

Lớp cuối (Output Layer)

Regression:
- Dự đoán giá trị liên tục.
- Lớp cuối thường chỉ có 1 neuron và không dùng hàm kích hoạt (hoặc dùng linear).
Classification:
- Dự đoán nhãn rời rạc.
- Binary classification: 1 neuron + sigmoid.
- Multiclass classification: số neuron bằng số lớp + softmax.

Hàm mất mát (Loss Function)

Regression dùng:
- MSE (mean squared error)
- MAE (mean absolute error)
Classification dùng:
- Binary Cross Entropy (binary)
- Categorical Cross Entropy (multiclass)

Hai yếu tố này giúp mô hình hiểu “đầu ra cần dạng số thực” hay “dạng xác suất”.

Ví dụ thực tế

Regression: dự đoán giá nhà. Giá trị có thể là 1.2 tỷ, 2.4 tỷ… nên mô hình cần đầu ra dạng số thực.
Classification: phân loại ảnh mèo – chó. Đầu ra biểu diễn xác suất từng lớp, ví dụ 0.8 cho mèo, 0.2 cho chó.

Dù phần thân mạng có thể giống nhau, lớp cuối và hàm mất mát được thiết kế để phù hợp mục tiêu.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong dự án thực tế, quy trình thường đi qua:

Xác định biến cần dự đoán là rời rạc hay liên tục.
Chọn cấu trúc lớp cuối phù hợp.
Chọn loss function đúng bản chất dữ liệu.
Kiểm tra đánh giá bằng metric tương ứng (MAE/MSE cho Regression, Accuracy/F1 cho Classification).

Đây là bước quan trọng để tránh việc mô hình “hiểu sai” bài toán ngay từ đầu.

Liên hệ kiến thức nền

Trong các nhóm kiến thức nền mà người học AI thường tiếp cận, nội dung này xuất hiện ở:

Module về Toán – Optimization (Module 5) khi học về loss và gradient
Module Machine Learning (Module 4) khi học phân biệt regression – classification
Module Deep Learning (Module 7) khi xây dựng mạng MLP đầy đủ

Những nội dung này giúp nhìn rõ cấu trúc và bản chất của từng loại bài toán.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử xây dựng hai mô hình MLP giống nhau ở phần thân mạng, chỉ thay lớp cuối và hàm mất mát. Việc quan sát sự khác nhau trong kết quả sẽ giúp hiểu bản chất mô hình hơn.

Hỏi đáp nhanh

MLP Regression có bắt buộc phải dùng MSE không?
→ Không, có thể dùng MAE hoặc Huber tùy dữ liệu.
Classification có nhất thiết dùng softmax?
→ Không, binary classification thường dùng sigmoid.
MLP có dùng chung kiến trúc cho cả hai loại bài toán không?
→ Có, chỉ khác ở tầng cuối và loss.
Có thể đánh giá Regression bằng accuracy không?
→ Không, accuracy không phù hợp với giá trị liên tục.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.