Компактная модель нейронной сети для регрессии
CompactRegresionNeuralNetwork компактная версия RegressionNeuralNetwork объект модели. Компактная модель не включает данные, используемые для обучения модель регрессии. Поэтому вы не можете выполнить некоторые задачи, такие как перекрестная проверка, с помощью компактной модели. Используйте компактную модель для задач, таких как предсказание значений отклика новых данных.
Создайте CompactRegressionNeuralNetwork объект от полного RegressionNeuralNetwork объект модели при помощи compact.
LayerSizes — Размеры полносвязных слоевЭто свойство доступно только для чтения.
Размеры полносвязных слоев в модели нейронной сети, возвращенной как положительный целочисленный вектор. i th элемент LayerSizes количество выходных параметров в i th полносвязный слой модели нейронной сети.
LayerSizes не включает размер итогового полносвязного слоя. Этот слой всегда имеет тот выход.
Типы данных: single | double
LayerWeights — Изученные веса слояЭто свойство доступно только для чтения.
Изученные веса слоя для полносвязных слоев, возвращенных как массив ячеек. i th запись в массиве ячеек соответствует весам слоя для i th полносвязный слой. Например, Mdl.LayerWeights{1} возвращает веса для первого полносвязного слоя модели Mdl.
LayerWeights включает веса для итогового полносвязного слоя.
Типы данных: cell
LayerBiases — Изученные смещения слояЭто свойство доступно только для чтения.
Изученный слой смещает для полносвязных слоев, возвращенных как массив ячеек. i th запись в массиве ячеек соответствует смещениям слоя для i th полносвязный слой. Например, Mdl.LayerBiases{1} возвращает смещения для первого полносвязного слоя модели Mdl.
LayerBiases включает смещения для итогового полносвязного слоя.
Типы данных: cell
Activations — Активация функционирует для полносвязных слоев'relu' | 'tanh' | 'sigmoid' | 'none' | массив ячеек из символьных векторовЭто свойство доступно только для чтения.
Активация функционирует для полносвязных слоев модели нейронной сети, возвращенной как вектор символов или массив ячеек из символьных векторов со значениями из этой таблицы.
| Значение | Описание |
|---|---|
'relu' | Исправленный линейный модуль (ReLU), функция — Выполняет пороговую операцию на каждом элементе входа, где любое значение меньше, чем нуль обнуляется, то есть, |
'tanh' | Гиперболическая касательная (tanh) функция — Применяется |
'sigmoid' | Сигмоидальная функция — Выполняет следующую операцию на каждом входном элементе: |
'none' | Тождественное отображение — Возвращает каждый входной элемент, не выполняя преобразования, то есть, f (x) = x |
Если Activations содержит только одну функцию активации, затем это - функция активации для каждого полносвязного слоя модели нейронной сети, исключая итоговый полносвязный слой, который не имеет функции активации (OutputLayerActivation).
Если Activations массив функций активации, затем i th элемент является функцией активации для i th слой модели нейронной сети.
Типы данных: char | cell
OutputLayerActivation — Функция активации для итогового полносвязного слоя'none'Это свойство доступно только для чтения.
Функция активации для итогового полносвязного слоя, возвращенного как 'none'.
PredictorNames — Имена переменного предиктораЭто свойство доступно только для чтения.
Имена переменного предиктора, возвращенные как массив ячеек из символьных векторов. Порядок элементов PredictorNames соответствует порядку, в котором имена предиктора появляются в обучающих данных.
Типы данных: cell
CategoricalPredictors — Категориальные индексы предиктора[]Это свойство доступно только для чтения.
Категориальные индексы предиктора, возвращенные как вектор из положительных целых чисел. Предположение, что данные о предикторе содержат наблюдения в строках, CategoricalPredictors содержит значения индекса, соответствующие столбцам данных о предикторе, которые содержат категориальные предикторы. Если ни один из предикторов не является категориальным, то это свойство пусто ([]).
Типы данных: double
ExpandedPredictorNames — Расширенные имена предиктораЭто свойство доступно только для чтения.
Расширенные имена предиктора, возвращенные как массив ячеек из символьных векторов. Если кодирование использования модели для категориальных переменных, то ExpandedPredictorNames включает имена, которые описывают расширенные переменные. В противном случае, ExpandedPredictorNames совпадает с PredictorNames.
Типы данных: cell
ResponseName — Имя переменной откликаЭто свойство доступно только для чтения.
Имя переменной отклика, возвращенное как вектор символов.
Типы данных: char
ResponseTransform — Функция преобразования ответа'none'Это свойство доступно только для чтения.
Функция преобразования ответа, возвращенная как 'none'. Программное обеспечение не преобразовывает необработанные значения отклика.
loss | Потеря для нейронной сети регрессии |
partialDependence | Вычислите частичную зависимость |
plotPartialDependence | Создайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP) |
predict | Предскажите ответы с помощью нейронной сети регрессии |
Уменьшайте размер полной модели нейронной сети регрессии путем удаления обучающих данных из модели. Можно использовать компактную модель, чтобы повысить эффективность памяти.
Загрузите patients набор данных. Составьте таблицу от набора данных. Каждая строка соответствует одному пациенту, и каждый столбец соответствует диагностической переменной. Используйте Systolic переменная как переменная отклика и остальная часть переменных как предикторы.
load patients
tbl = table(Age,Diastolic,Gender,Height,Smoker,Weight,Systolic);Обучите модель нейронной сети регрессии использование данных. Задайте Systolic столбец tblTrain как переменная отклика. Задайте, чтобы стандартизировать числовые предикторы.
Mdl = fitrnet(tbl,"Systolic","Standardize",true)
Mdl =
RegressionNeuralNetwork
PredictorNames: {'Age' 'Diastolic' 'Gender' 'Height' 'Smoker' 'Weight'}
ResponseName: 'Systolic'
CategoricalPredictors: [3 5]
ResponseTransform: 'none'
NumObservations: 100
LayerSizes: 10
Activations: 'relu'
OutputLayerActivation: 'linear'
Solver: 'LBFGS'
ConvergenceInfo: [1×1 struct]
TrainingHistory: [1000×7 table]
Properties, Methods
Mdl полный RegressionNeuralNetwork объект модели.
Уменьшайте размер модели при помощи compact.
compactMdl = compact(Mdl)
compactMdl =
CompactRegressionNeuralNetwork
LayerSizes: 10
Activations: 'relu'
OutputLayerActivation: 'linear'
Properties, Methods
compactMdl CompactRegressionNeuralNetwork объект модели. compactMdl содержит меньше свойств, чем полная модель Mdl.
Отобразите объем памяти, используемый каждой моделью нейронной сети.
whos("Mdl","compactMdl")
Name Size Bytes Class Attributes Mdl 1x1 72818 RegressionNeuralNetwork compactMdl 1x1 5995 classreg.learning.regr.CompactRegressionNeuralNetwork
Полная модель больше, чем компактная модель.
compact | fitrnet | loss | predict | RegressionNeuralNetwork | RegressionPartitionedModel
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.