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perform

ネットワーク性能の計算

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構文

perf = perform(net,t,y,ew)

説明

例

perf = perform(net,t,y,ew) は、ネットワーク net、ターゲット T、出力 Y、およびオプションで誤差の重み EW を取り、net.performFcn プロパティと net.performParam プロパティの値に従って計算されたネットワーク性能を返します。

ターゲット データと出力データの次元は同じでなければなりません。最も一般的なケースでは誤差の重みの次元はターゲットと同じですが、いずれかの次元を 1 にすることも可能です。これによって、目的のすべての次元で誤差の重みを定義できる柔軟性がもたらされます。

例

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この例では、関数 perform を使用してフィードフォワード ネットワークの性能を計算する方法を示します。

単純な近似データ セットのデータを使用してフィードフォワード ネットワークを作成し、その性能を計算します。

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(20);
net = train(net,x,t);
y = net(x);
perf = perform(net,t,y)

perf =

   2.3654e-06

入力引数

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入力ネットワーク。ネットワーク オブジェクトとして指定します。ネットワーク オブジェクトを作成するには、feedforwardnet、narxnet などを使用します。

ネットワークのターゲット。行列または cell 配列として指定します。

ネットワークの出力。行列または cell 配列として指定します。

誤差の重み。ベクトル、行列、または cell 配列として指定します。

誤差の重みは、標本、出力要素、タイム ステップ、またはネットワーク出力で定義できます。

ew = [1.0 0.5 0.7 0.2]; % Across 4 samples
ew = [0.1; 0.5; 1.0]; % Across 3 elements
ew = {0.1 0.2 0.3 0.5 1.0}; % Across 5 timesteps
ew = {1.0; 0.5}; % Across 2 outputs

誤差の重みは、4 つのタイム ステップの 2 つの時系列 (2 つの標本) など、任意の組み合わせで定義することもできます。

ew = {[0.5 0.4],[0.3 0.5],[1.0 1.0],[0.7 0.5]};

一般的なケースでは、誤差の重みの次元はターゲットとまったく同じであり、各ターゲット値に誤差の重みが関連付けられます。

既定の誤差の重みでは、すべての誤差が同様に扱われます。

ew = {1}

出力引数

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ネットワーク性能。スカラーとして返されます。

バージョン履歴

R2010b で導入

参考

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