MATLAB ヘルプ センター
半平均二乗誤差
loss = mse(Y,targets)
loss = mse(Y,targets,'DataFormat',FMT)
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。
l2loss
mse
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。
trainnet
"mse"
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。
loss
Y
targets
dlarray
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。
FMT
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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 = 1x1 dlarray 5.2061
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。
DataFormat
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。
"S"
"C"
"B"
"T"
"U"
データの次元の説明。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。
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。
"CBT"
"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。ラベル "C"、"B"、および "T" はそれぞれ 1 回まで使用できます。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
char
string
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。
この関数は、次の式を使用して損失を計算します。
loss=12N∑i=1M(Xi−Ti)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。
深層学習のほとんどのネットワークと関数は、入力データの各次元に対して異なる方法で演算を行います。
たとえば、LSTM 演算は入力データの時間次元を反復処理し、バッチ正規化演算は入力データのバッチ次元を正規化します。
ラベルが付いた次元をもつ入力データ、または追加のレイアウト情報をもつ入力データを指定するには、"データ形式" を使用します。
形式を整えた入力データを作成するには、dlarray オブジェクトを作成し、2 番目の引数を使用して形式を指定します。
形式を整えていないデータを使用して追加のレイアウト情報を指定するには、引数 FMT を使用して形式を指定します。
すべて展開する
mse 関数は GPU 配列入力をサポートしますが、次の使用上の注意および制限があります。
以下の入力引数の少なくとも 1 つが、gpuArray または基となるデータが gpuArray 型である dlarray の場合、この関数は GPU で実行されます。
gpuArray
詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
R2019b で導入
dlarray | dlgradient | dlfeval | softmax | sigmoid | crossentropy | indexcrossentropy | huber
dlgradient
dlfeval
softmax
sigmoid
crossentropy
indexcrossentropy
huber
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