RegressionOutputLayer
Livello di output della regressione
regressionLayer
non è consigliata. Utilizzare la funzione trainnet
e impostare invece la funzione di perdita su "mse"
. Per ulteriori informazioni, vedere Cronologia della versione.
Descrizione
Un livello di regressione calcola la perdita dell'errore quadratico semi-mediano per le attività di regressione.
Creazione
Creare un livello di output della regressione utilizzando regressionLayer
.
Proprietà
Output della regressione
ResponseNames
— Nome delle risposte
{}
(predefinito) | array di celle dei vettori di carattere | array di stringhe
Nomi delle risposte, specificati come un array di celle di vettori di carattere o un array di stringhe. Al momento dell'addestramento, il software imposta automaticamente i nomi delle risposte in base ai dati di addestramento. Per impostazione predefinita è {}
.
Tipi di dati: cell
LossFunction
— Funzione di perdita dell’addestramento
'mean-squared-error'
Funzione di perdita utilizzata dal software per l’addestramento, specificata come 'mean-squared-error'
.
Livello
Name
— Nome del livello
""
(predefinito) | vettore di carattere | scalare di stringa
Nome del livello, specificato come un vettore di carattere o uno scalare di stringa. Per l'input dell'array di Layer
, la funzione trainNetwork
assegna automaticamente i nomi ai livelli con il nome ""
.
L'oggetto RegressionOutputLayer
memorizza questa proprietà come vettore di carattere.
Tipi di dati: char
| string
NumInputs
— Numero di input
1
(predefinito)
Numero di input al livello, restituito come 1
. Questo livello accetta solo un input singolo.
Tipi di dati: double
InputNames
— Nomi di input
{'in'}
(predefinito)
Nomi di input, restituiti come {'in'}
. Questo livello accetta solo un input singolo.
Tipi di dati: cell
NumOutputs
— Numero di output
0
(predefinito)
Numero di output del livello, restituito come 0
. Questo livello non ha output.
Tipi di dati: double
OutputNames
— Nomi di output
{}
(predefinito)
Nomi di output del livello, restituiti come {}
. Questo livello non ha output.
Tipi di dati: cell
Esempi
Creazione del livello di output della regressione
Creare un livello di output della regressione.
Creare un livello di output della regressione con il nome 'routput'
.
layer = regressionLayer('Name','routput')
layer = RegressionOutputLayer with properties: Name: 'routput' ResponseNames: {} Hyperparameters LossFunction: 'mean-squared-error'
La funzione di perdita predefinita per la regressione è l'errore quadratico medio.
Includere un livello di output della regressione in un array di livelli.
layers = [ ...
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(12,25)
reluLayer
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer]
layers = 5x1 Layer array with layers: 1 '' Image Input 28x28x1 images with 'zerocenter' normalization 2 '' 2-D Convolution 25 12x12 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 3 '' ReLU ReLU 4 '' Fully Connected 1 fully connected layer 5 '' Regression Output mean-squared-error
Ulteriori informazioni
Livello di output della regressione
Un livello di regressione calcola la perdita dell'errore quadratico semi-mediano per le attività di regressione. Per i tipici problemi di regressione, un livello di regressione deve seguire il livello finale completamente connesso.
Per una singola osservazione, l'errore quadratico medio è dato da:
dove R è il numero delle risposte, ti è l’output target e yi è la previsione della rete per la risposta i.
Per le reti di regressione dell’immagine e da sequenza-a-uno, la funzione di perdita del livello di regressione è l’errore quadratico semi-mediano delle risposte previste, non normalizzate da R:
Per le reti di regressione da immagine-a-immagine, la funzione di perdita del livello di regressione è l’errore quadratico semi-mediano delle risposte previste per ciascun pixel, non normalizzate da R:
dove H, W e C indicano rispettivamente l’altezza, la larghezza e il numero di canali dell’output e p indicizza linearmente ciascun elemento (pixel) di t e y.
Per le reti di regressione da sequenza-a-sequenza, la funzione di perdita del livello di regressione è l’errore quadratico semi-mediano delle risposte previste per ciascuna fase temporale, non normalizzate da R:
dove S è la lunghezza della sequenza.
Durante l'addestramento, il software calcola la perdita media sulle osservazioni nel mini-batch.
Cronologia versioni
Introdotto in R2017aR2024a: Non consigliato
A partire dalla release R2024a, non è più consigliato utilizzare gli oggetti RegressionOutputLayer
, utilizzare trainnet
e impostare invece la funzione di perdita su "mse"
.
Non è prevista la sospensione dell'assistenza per gli oggetti RegressionOutputLayer
. Comunque, la funzione trainnet
presenta invece questi vantaggi, ed è quindi consigliata:
trainnet
supporta gli oggettidlnetwork
, che supportano una gamma più ampia di architetture di rete che è possibile creare o importare da piattaforme esterne.trainnet
consente di specificare le funzioni di perdita con facilità. È possibile scegliere tra le funzioni di perdita integrate o specificare una funzione di perdita personalizzata.trainnet
restituisce un oggettodlnetwork
, che è un tipo di dati unificato che supporta la costruzione di reti, la predizione, l'addestramento integrato, la visualizzazione, la compressione, la verifica e i loop di addestramento personalizzati.trainnet
è generalmente più veloce ditrainNetwork
.
Questa tabella mostra alcuni usi tipici della funzione trainNetwork
con gli oggetti RegressionOutputLayer
e come aggiornare il codice per utilizzare invece la funzione trainnet
.
Non consigliato | Consigliato |
---|---|
net = trainNetwork(X,T,layers,options) , dove layers contiene un oggetto RegressionOutputLayer . | net = trainnet(X,T,layers,"mse",options); layers specifica la stessa rete senza un oggetto RegressionOutputLayer . |
net = trainNetwork(data,layers,options) , dove layers contiene un oggetto RegressionOutputLayer . | net = trainnet(data,layers,"mse",options); layers specifica la stessa rete senza un oggetto RegressionOutputLayer . |
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