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回归

회귀출력계층만들기

설명

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=回归线는는신경망의출력계층을回归outputLayer.객체로반환합니다。

预测를사용하여하여훈련된회귀신경망의응답응답변수를예측응답변수를정규화하면회귀를위한훈련을안정화속도를높이는도움이되는도움이되는경우가많습니다。자세한내용은회귀를위해컨벌루션신경망훈련시키기항목을참조하십시오。

예제

=回归线(名称,价值的)는이름 - 값쌍을사용하여선택적姓名响应속성을설정합니다。예를들어,回归范围('name','输出')은이름이'输出'인회귀계층을만듭니다。각속성이름을작은따옴표로묶습니다。

예제

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이름이'fordput'인회귀출력계층을만듭니다。

tillay =回归线('姓名''fordput'的)
TALLER = REICONSION OUTPUTLAYER具有属性:名称:'rutput'rancectenames:{} hyperparameters loctionfunction:'insl-squared-error'

회귀회귀의디폴트손실손실함수평균제곱오차오차

배열배열회귀출력계층삽입삽입합니다。

层= [......ImageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer(12,25)rululayer全连接列(1)回归层]
图层= 5x1层阵列与图层:1''图像输入28x28x1图像与“zerocenter”归一化2''''''卷积25 12x12卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''完全连接的1完全连接的第5层'回归输出均值误差

입력인수

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이름 - 값값쌍의

선택적으로名称,价值인수가쉼표로구분되어됩니다。여기서姓名은인수이름이고价值는대응값입니다。姓名은따옴표안에표시해야합니다。name1,value1,...,namen,valuen과과이여러개의이름 - 값값쌍의인수를를어떤든지정할수

예:回归范围('name','输出')은이름이'输出'인회귀계층을만듭니다。

계층이름으로,문자형문자형또는字符串형형지정됩니다。계층그래프에계층을포함하려면비어있지않은고유한계층이름을지정해야합니다。이계층을사용하여하여시리즈신경망을훈련시킬시킬姓名''로설정하면,소프트웨어가훈련시점에해당계층에자동으로이름을할당합니다。

데이터형:char|细绳

응답변수의이름으로,문자형문자형벡터로구성된셀형배열또는형형배열로지정지정소프트웨어는훈련시점에훈련데이터에따라자동으로응답변수의이름을설정합니다。디폴트값은{}입니다。

데이터형:细胞

출력인수

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회귀출력계층으로,回归outputLayer.객체로반환됩니다。

세부정보

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회귀출력계층

00일반적인회귀문제에서회귀계층은마지막완전연결계층뒤에와야합니다。

이같오차같같같같같같같같같같같같。

MSE = σ. 一世 = 1 R. T. 一世 - y 一世 的) 2 R.

여기서r은응답변수의이고이고,t一世는목표출력값이고,y一世는我번째응답변수에대한신경망의예측값입니다。

영상및序列对一회귀신경망의경우,회귀계층의손실함수는ř에의해정규화되지않은,예측된응답변수의평균제곱오차의절반입니다。

损失 = 1 2 σ. 一世 = 1 R. T. 一世 - y 一世 的) 2

图像到映像회귀신경망의경우,회귀계층의손실함수는는의해정규화되지않은,각픽셀에대해예측된응답평균제곱오차의절반입니다。

损失 = 1 2 σ. P. = 1 H W. C T. P. - y P. 的) 2

여기서h,w,c는각각출력값의이,너비,채널개수나타내고,p는t와의각요소(픽셀)를를적으로참조합니다。

序列到序列회귀회귀신경망의,회귀회귀계층의손실함수는는의해정규화되지않은않은변수시간스텝에대해예측절반변수의평균에대해대해예측된응답변수의평균제곱대해예측예측절반

损失 = 1 2 S. σ. 一世 = 1 S. σ. j = 1 R. T. 一世 j - y 一世 j 的) 2

여기서s는시퀀스이입니다。

00

확장기능

C / C ++코드코드
MATLAB®Coder™를사용하여c코드나c ++코드를생성할수수수수

GPU코드생성
GPU编码器™를사용하여nvidia®GPU용용용용수수수수수수

R2017A에개발됨