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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。

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。

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。

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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、targetsdlarray 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、Ytargets 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。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。

"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

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