sse
残差平方和性能関数
説明
例
関数 'sse'
を使ったネットワーク性能の計算
この例では、関数 sse
を使用してフィードフォワード ネットワークの性能を計算する方法を示します。
単純な近似データ セットのデータを使用してネットワークを作成し、その学習を行って、その性能を計算します。
[x,t] = simplefit_dataset;
net = fitnet(10);
net.performFcn = 'sse';
net = train(net,x,t)
y = net(x)
e = t-y
perf = sse(net,t,y)
入力引数
net
— 入力ネットワーク
network
入力ネットワーク。ネットワーク オブジェクトとして指定します。ネットワーク オブジェクトを作成するには、feedforwardnet
、narxnet
などを使用します。
t
— ネットワークのターゲット
行列 | cell 配列
ネットワークのターゲット。行列または cell 配列として指定します。
y
— ネットワークの出力
行列 | cell 配列
ネットワークの出力。行列または cell 配列として指定します。
ew
— ネットワークの出力
{1}
(既定値) | ベクトル | 行列 | cell 配列
誤差の重み。ベクトル、行列、または cell 配列として指定します。
誤差の重みは、標本、出力要素、タイム ステップ、またはネットワーク出力で定義できます。
ew = [1.0 0.5 0.7 0.2]; % Across 4 samples ew = [0.1; 0.5; 1.0]; % Across 3 elements ew = {0.1 0.2 0.3 0.5 1.0}; % Across 5 timesteps ew = {1.0; 0.5}; % Across 2 outputs
誤差の重みは、4 つのタイム ステップの 2 つの時系列 (2 つの標本) など、任意の組み合わせで定義することもできます。
ew = {[0.5 0.4],[0.3 0.5],[1.0 1.0],[0.7 0.5]};
一般的なケースでは、誤差の重みの次元はターゲットとまったく同じであり、各ターゲット値に誤差の重みが関連付けられます。
既定の誤差の重みでは、すべての誤差が同様に扱われます。
ew = {1}
名前と値の引数
例: 'regularization',0.1
オプションの引数 Name,Value
のコンマ区切りペアを指定します。Name
は引数名で、Value
は対応する値です。Name
は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN
のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。
regularization
— 性能の比率
0 (既定値) | 0 ~ 1 の整数
重みとバイアスの値による性能の割合。'regularization'
と0
~ 1
の整数で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。この値が大きいほど、より大きな重みに対するペナルティがネットワークに課され、ネットワーク関数で過適合を回避できる可能性が高くなります。
normalization
— 出力とターゲットの正規化
'none'
(既定値) | 'standard'
| 'percent'
出力とターゲットの正規化。'normalization'
、および次のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
'none'
— 正規化は実行されません。'standard'
— 出力とターゲットが[-1, +1]
に正規化され、それにより誤差は[-2, +2]
に正規化されます。'percent'
— 出力とターゲットが[-0.5, +0.5]
に正規化され、それにより誤差は[-1, +1]
に正規化されます。
出力引数
perf
— ネットワーク性能
スカラー
残差平方和として計算されたネットワーク性能。スカラーとして返されます。
詳細
バージョン履歴
R2006a より前に導入
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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