classificationLayer
(非推奨) 分類出力層
classificationLayer
は推奨されません。代わりに、関数 trainnet
を使用し、損失関数を "crossentropy"
に設定します。詳細については、バージョン履歴を参照してください。
説明
分類層は、互いに排他的なクラスをもつ分類タスクおよび重み付き分類タスクのクロスエントロピー損失を計算します。
この層は、前の層の出力サイズからクラスの数を推測します。たとえば、ネットワークのクラスの数 K を指定するには、分類層の前に出力サイズが K の全結合層とソフトマックス層を含めます。
は、1 つ以上の名前と値のペアの引数を使用して、オプションの layer
= classificationLayer(Name,Value
)Name
、ClassWeights
、および Classes
プロパティを設定します。たとえば、classificationLayer('Name','output')
は、'output'
という名前の分類層を作成します。
例
名前と値の引数
出力引数
詳細
参照
[1] Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York, NY, 2006.