mse

R2026b

半平均二乗誤差

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構文

loss = mse(Y,targets)
loss = mse(Y,targets,'DataFormat',FMT)

説明

半平均二乗誤差演算は、回帰タスクのネットワーク予測とターゲット値の間の半平均二乗誤差損失を計算します。

メモ

l2loss は重み、マスキング、正規化を制御できるため、mse よりも推奨されます。

trainnet 関数を使用し、平均二乗誤差損失に基づいてネットワークに学習させるには、損失関数を "mse" に設定します。

loss = mse(Y,targets) は、回帰問題に関する予測 Y とターゲット値 targets の間の半平均二乗誤差損失を計算します。入力 Y は、形式を整えた dlarray でなければなりません。出力 loss は、形式を整えていない dlarray スカラーです。

例

Y が、形式を整えていない dlarray である場合、loss = mse(Y,targets,'DataFormat',FMT) は、次元形式 FMT も指定します。

例

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半平均二乗誤差は、ネットワーク予測がターゲット値とどの程度一致しているかを評価します。

入力予測を、高さと幅が 6、チャネル数が 1 の乱数値による単一の観測値として作成します。 

height = 6;
width = 6;
channels = 1;
observations = 1;

Y = rand(height,width,channels,observations);
Y = dlarray(Y,'SSCB')

ターゲット値を、入力データ Y と同じ次元の順序をもつ数値配列として作成します。

targets = ones(height,width,channels,observations);

予測とターゲットの間の半平均二乗誤差を計算します。

loss = mse(Y,targets)
loss =

  1x1 dlarray

    5.2061

入力引数

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予測。形式が整った (または形式が整っていない) dlarray オブジェクト、または数値配列として指定します。Y が、形式が整った dlarray でない場合、DataFormat 引数を使用して次元形式を指定しなければなりません。

Y が数値配列の場合、targets は dlarray オブジェクトでなければなりません。

ターゲット応答。形式を整えた (または形式を整えていない) dlarray、あるいは数値配列として指定します。

targets の各次元のサイズは、Y の対応する次元のサイズと一致していなければなりません。

targets が、形式を整えた dlarray の場合、その形式は Y の形式と同じでなければなりません。Y の形式を整えていない場合、その形式は DataFormat の形式と同じでなければなりません。

targets が、形式を整えていない dlarray または数値配列の場合、関数は、Y の形式または DataFormat の値を targets に適用します。

ヒント

形式が整った dlarray オブジェクトは、"S" (空間)、"C" (チャネル)、"B" (バッチ)、"T" (時間)、"U" (指定なし) の順序となるように、基となるデータの次元を自動的に並べ替えます。さらに、Y が、形式を整えた dlarray の場合、Y と targets の次元が必ず一致するように、形式を整えた dlarray として targets を指定します。

データの次元の説明。深層学習のデータ形式を表す文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。

深層学習のデータ形式は文字列で、各文字は対応するデータ次元のタイプを表します。各文字は以下のとおりです。

  • "S" — 空間

  • "C" — チャネル

  • "B" — バッチ

  • "T" — 時間

  • "U" — 指定なし

たとえば、シーケンスのバッチを表し、1 番目、2 番目、および 3 番目の次元がそれぞれチャネル、観測値、およびタイム ステップに対応する配列があるとします。データは "CBT" (チャネル、バッチ、時間) の形式で記述できます。

"S" または "U" のラベルが付いた次元については、複数回指定できます。"C"、"B"、"T" のラベルについては、それぞれ 1 回のみ使用できます。ソフトウェアは、2 番目の次元の後ろにある大きさが 1 の "U" 次元を無視します。

入力データが、形式を整えた dlarray オブジェクトでない場合は、FMT オプションを指定しなければなりません。

詳細については、深層学習のデータ形式を参照してください。

データ型: char | string

出力引数

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半平均二乗誤差損失。形式を整えていない dlarray スカラーとして返されます。出力 loss の基となるデータ型は、入力 Y と同じです。

アルゴリズム

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拡張機能

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バージョン履歴

R2019b で導入

参考

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トピック