RegressionOutputLayer

Regression слой выхода

Описание

Слой регрессии вычисляет половину потери среднеквадратической ошибки для задач регрессии.

Создание

Создайте регрессию выходное использование слоя regressionLayer.

Свойства

развернуть все

Регрессия Выход

Имена ответов, заданных массив ячеек из символьных векторов или массив строк. В учебное время программное обеспечение автоматически определяет имена ответа согласно обучающим данным. Значением по умолчанию является {}.

Типы данных: cell

Функция потерь программное обеспечение использует для обучения в виде 'mean-squared-error'.

Слой

Имя слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Чтобы включать слой в график слоев, необходимо задать непустое, уникальное имя слоя. Если вы обучаете серийную сеть со слоем и Name установлен в '', затем программное обеспечение автоматически присваивает имя к слою в учебное время.

Типы данных: char | string

Количество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: double

Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: cell

Количество выходных параметров слоя. Слой не имеет никаких выходных параметров.

Типы данных: double

Выведите имена слоя. Слой не имеет никаких выходных параметров.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Создайте регрессию выходной слой с именем 'routput'.

layer = regressionLayer('Name','routput')
layer = 
  RegressionOutputLayer with properties:

             Name: 'routput'
    ResponseNames: {}

   Hyperparameters
     LossFunction: 'mean-squared-error'

Функция потерь по умолчанию для регрессии является среднеквадратической ошибкой.

Включайте регрессию выходной слой в массив Слоя.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(12,25)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer]
layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input         28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution         25 12x12 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                ReLU
     4   ''   Fully Connected     1 fully connected layer
     5   ''   Regression Output   mean-squared-error

Больше о

развернуть все

Введенный в R2017a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте