Утрата Хубера для задач регрессии
Операция Хубера вычисляет утрату Хубера между сетевыми предсказаниями и целевыми значениями для задач регрессии. Когда 'TransitionPoint'
опция равняется 1, это также известно как сглаженную потерю L1.
huber
функция вычисляет утрату Хубера с помощью dlarray
данные. Используя dlarray
объекты делают работу с высокими размерными данными легче, позволяя вам пометить размерности. Например, можно пометить, которому размерности соответствуют пространственный, время, канал, и обрабатывают размерности в пакетном режиме с помощью 'S'
T
C
, и 'B'
метки, соответственно. Для незаданных и других размерностей используйте 'U'
метка. Для dlarray
возразите функциям, которые действуют по конкретным размерностям, можно задать метки размерности путем форматирования dlarray
возразите непосредственно, или при помощи 'DataFormat'
опция.
возвращает утрату Хубера между отформатированным loss
= huber(dlY
,targets
)dlarray
объект dlY
содержа предсказания и целевые значения targets
для задач регрессии. Вход dlY
отформатированный dlarray
. Выход loss
бесформатный dlarray
скаляр.
Для бесформатных входных данных используйте 'DataFormat'
опция.
также задает формат размерности loss
= huber(___,'DataFormat',FMT)FMT
когда dlY
не отформатированный dlarray
.
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Например, loss
= huber(___,Name,Value
)'NormalizationFactor','all-elements'
задает, чтобы нормировать потерю путем деления уменьшаемого ущерба от количества входных элементов.
crossentropy
| dlarray
| dlfeval
| dlgradient
| mse
| sigmoid
| softmax