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mse

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。

この損失は、次の式で計算されます。

loss=12Ni=1M(XiTi)2

ここで、Xi はネットワーク予測、Ti はターゲット値、M は X に含まれる (すべての観測値の) 応答の総数、N は X に含まれる観測値の総数です。

メモ

この関数は、dlarray データとして保存された予測とターゲットの間の半平均二乗誤差損失を計算します。trainNetwork で使用するために、layerGraph オブジェクト内または Layer 配列内で半平均二乗誤差損失を計算する場合は、次の層を使用します。

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、書式化された dlarray でなければなりません。出力 loss は、書式化されていない dlarray スカラーです。

Y が書式化されていない dlarray である場合、loss = mse(Y,targets,'DataFormat',FMT) は、次元形式 FMT も指定します。

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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。書式化された dlarray、書式化されていない dlarray、または数値配列として指定します。Y が書式化された dlarray でない場合、DataFormat オプション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、targetsdlarray でなければなりません。

ターゲット応答。書式化された (または書式化されていない) 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 が書式化された 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 が書式化されていない場合、その形式は DataFormat の形式と同じでなければなりません。

targets が書式化されていない 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

書式化された 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 が書式化された dlarray の場合、Ytargets の次元が必ず一致するように、書式化された dlarray として targets を指定します。

書式設定されていない入力データの次元の順序。'DataFormat' と、データの各次元のラベルを表す文字配列または string である FMT で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。FMT の各文字は次のいずれかでなければなりません。

  • 'S' — 空間

  • 'C' — チャネル

  • 'B' — バッチ (サンプルや観測値など)

  • 'T' — 時間 (シーケンスなど)

  • 'U' — 指定なし

'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、1 回のみ使用できます。

入力データが書式化された dlarray でないときは、'DataFormat',FMT を指定しなければなりません。

例: 'DataFormat','SSCB'

データ型: char | string

出力引数

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半平均二乗誤差損失。書式化されていない 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。

詳細

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半平均二乗誤差損失

関数 mse は、回帰問題の半平均二乗誤差損失を計算します。詳細については、RegressionOutputLayer のリファレンス ページに記載された回帰出力層の定義を参照してください。

拡張機能

バージョン履歴

R2019b で導入