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mse

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。

この損失は、次の式で計算されます。

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。

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。

例

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。

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。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、targets は dlarray 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、Y と targets 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

参考

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トピック