回归outputLayer.
回归输出层
描述
回归层计算回归任务的半平均误差损失。
创建
使用中创建回归输出层回归
。
特性
回归输出
响应
-回复名称
{}
(默认)|特区字符向量阵列|字符串数组
响应的名称,指定了字符向量或字符串数组的单元格数组。在培训时,软件根据培训数据自动设置响应名称。默认为{}
。
数据类型:细胞
损失
-训练损失功能
'卑鄙的误差'
丢失功能软件用于培训,指定为'卑鄙的误差'
。
层
姓名
-图层名称
''
(默认)|字符向量|字符串标量
图层名称,指定为字符向量或字符串标量。为了层
阵列输入,Trainnetwork.
那汇编
那分层图
, 和dlnetwork.
函数自动将名称分配给包含名称的图层''
。
数据类型:char
|细绳
numinputs.
-输入数量
1
(默认)
此属性是只读的。
图层的输入数。此图层仅接受单个输入。
数据类型:双倍的
输入名称
-输入名称
{'在'}
(默认)
此属性是只读的。
图层的输入名称。此图层仅接受单个输入。
数据类型:细胞
numoutputs.
-产出数量
0.(默认)
图层的输出次数。该图层没有输出。
数据类型:双倍的
输出名称
-输出名称
{}
(默认)
图层的输出名称。该图层没有输出。
数据类型:细胞
例子
创建回归输出层
使用名称创建一个回归输出层'fordput'
。
tillay =回归线('姓名'那'fordput'的)
TALLER = REICONSION OUTPUTLAYER具有属性:名称:'rutput'rancectenames:{} hyperparameters loctionfunction:'insl-squared-error'
回归的默认损耗函数是均值平方错误。
在图层阵列中包含回归输出层。
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
更多关于
回归输出层
回归层计算回归任务的半平均误差损失。对于典型的回归问题,回归层必须遵循最终完全连接的层。
对于单个观察,平均方形错误由:
在哪里R.是响应的数量,T.一世是目标输出,和y一世是网络对响应的预测一世。
对于图像和序列到一个回归网络,回归层的丢失函数是预测响应的半平均误差,而不是由标准化的R.:
对于图像到图像回归网络,回归层的丢失函数是每个像素的预测响应的半平均误差,而不是由标准化的R.:
在哪里H那W., 和C分别表示输出的高度,宽度和数量,以及P.索引到每个元素(像素)的每个元素T.和y线性地。
对于序列到序列回归网络,回归层的丢失函数是每次步骤的预测响应的半平均平方误差,而不是由R.:
在哪里S.是序列长度。
在培训时,该软件计算迷你批次中的观测结果的平均损失。
版本历史记录
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