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残差网络可以用于回归预测，以下是我的观点：

残差网络最初是用于计算机视觉和语音识别等分类任务,但它也可以用于回归预测。在回归预测任务中,我们预测的目标变量通常是一个连续值,而不是一个离散的类别。使用残差网络进行回归预测的主要思路是:

1. 定义一个含有多个隐藏层的残差网络结构,最后一层使用线性激活函数,这样输出就是一个预测值。

2. 使用例如MSE(均方误差)作为损失函数,来衡量预测值与真实值的差异。

3. 使用反向传播算法来更新网络参数,最小化损失函数,使预测值越来越接近真实值。

4. 训练过程中不断优化网络参数,直到损失函数收敛到一个较小的值为止。

5. 训练结束后,就可以使用已经训练好的残差网络来预测新的样本的目标变量值了。

总结

所以总的来说,通过定义合适的网络结构和损失函数,残差网络同样可以很好地用于回归预测任务。它的优势是学习能力强,对数据的非线性关系有很好的拟合能力。