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sae

合計絶対誤差性能関数

構文

perf = sae(net,t,y,ew)
[...] = sae(...,'regularization',regularization)
[...] = sae(...,'normalization',normalization)
[...] = sae(...,FP)

説明

sae は、ネットワーク性能関数です。残差平方和に従って性能を測定します。

perf = sae(net,t,y,ew) は、次の入力引数とオプションの関数パラメーターを取ります。

net

ニューラル ネットワーク

t

ターゲット ベクトルの行列または cell 配列

y

出力ベクトルの行列または cell 配列

ew

誤差の重み (既定 = {1})

これは、残差平方和を返します。

この関数には、オプションの関数パラメーターが 2 つあります。これらのパラメーターは、パラメーター名/ペアの引数で定義するか、パラメーター名を持ち、パラメーター値が割り当てられているフィールドがある構造体引数 FP として定義することができます。

[...] = sae(...,'regularization',regularization)

[...] = sae(...,'normalization',normalization)

[...] = sae(...,FP)

  • regularization — 既定の 0 ~ 1 の範囲にある任意の値に設定できます。正則化の値が大きくなると、性能の計算で重みとバイアスの二乗がより多く考慮されるようになります。

  • normalization

    • 'none' — 正規化は実行されません (既定)。

    • 'standard' — 出力とターゲットが [-1, +1] に正規化され、それにより誤差は [-2, +2] に正規化されます。

    • 'percent' — 出力とターゲットが [-0.5, +0.5] に正規化され、それにより誤差は [-1, +1] に正規化されます。

ここでは、簡単なデータセットに当てはめるようにネットワークに学習させ、その性能を計算します。

[x,t] = simplefit_dataset;
net = fitnet(10,'trainscg');
net.performFcn = 'sae';
net = train(net,x,t)
y = net(x)
e = t-y
perf = sae(net,t,y)

ネットワークの利用

sae を使用して学習が行われるようにカスタム ネットワークを準備するには、net.performFcn'sae' に設定します。これにより、net.performParam が既定の関数パラメーターに自動的に設定されます。

次に、trainadapt、または perform を呼び出すと、sae を使用して性能が計算されます。

バージョン履歴

R2010b で導入