このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
crossentropy
ニューラル ネットワーク性能
説明
は、オプションの性能の重みとその他のパラメーターを使用して、特定のターゲットと出力でのネットワーク性能を計算します。この関数は、極端に不正確な出力 (perf
= crossentropy(net
,targets
,outputs
,perfWeights
)y
が 1-t
に近い) には厳しいペナルティを課し、ほぼ正しい分類 (y
が t
に近い) にはほとんどペナルティを課さない結果を返します。交差エントロピーを最小化すると、適切な分類器が得られます。
出力要素とターゲット要素の各ペアの交差エントロピーは、ce = -t .* log(y)
のように計算されます。
総合的な交差エントロピー性能は個々の値の平均であり、perf = sum(ce(:))/numel(ce)
のように求められます。
特殊なケース (N = 1): 出力が 1 つの要素のみで構成されている場合、出力とターゲットはバイナリ符号化として解釈されます。つまり、2 つのクラスがあり、ターゲットは 0 と 1 です。一方、N 個中 1 個の符号化では、2 つ以上のクラスがあります。バイナリ交差エントロピーの式は、ce = -t .* log(y) - (1-t) .* log(1-y)
です。
は、指定された名前と値のペアの引数に従ってカスタマイズをサポートします。perf
= crossentropy(___,Name,Value
)
例
入力引数
出力引数
バージョン履歴
R2013b で導入