RegressionOutputLayer

回帰出力層

説明

回帰層は、回帰タスクの半平均二乗誤差損失を計算します。

作成

regressionLayer を使用して回帰出力層を作成します。

プロパティ

回帰出力

ResponseNames — 応答の名前

{} (既定値) | 文字ベクトルの cell 配列 | string 配列

応答の名前。文字ベクトルの cell 配列、または string 配列として指定します。学習時に、学習データに従って応答名が自動的に設定されます。既定値は {} です。

データ型: cell

LossFunction — 学習用の損失関数

'mean-squared-error'

学習に使用される損失関数。'mean-squared-error' として指定します。

層

Name — 層の名前

'' (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。Layer 配列入力の場合、関数 trainNetwork、assembleNetwork、layerGraph、および dlnetwork は、名前が '' の層に自動的に名前を割り当てます。

データ型: char | string

NumInputs — 入力の数

1 (既定値)

このプロパティは読み取り専用です。

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: double

InputNames — 入力名

{'in'} (既定値)

このプロパティは読み取り専用です。

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: cell

NumOutputs — 出力の数

0 (既定値)

層の出力の数。この層には出力がありません。

データ型: double

OutputNames — 出力名

{} (既定値)

層の出力名。この層には出力がありません。

データ型: cell

例

回帰出力層の作成

'routput' という名前の回帰出力層を作成します。

layer = regressionLayer('Name','routput')

layer = 
  RegressionOutputLayer with properties:

             Name: 'routput'
    ResponseNames: {}

   Hyperparameters
     LossFunction: 'mean-squared-error'

回帰用の既定の損失関数は、平均二乗誤差です。

Layer 配列に回帰出力層を含めます。

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(12,25)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer]

layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input         28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution     25 12x12 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                ReLU
     4   ''   Fully Connected     1 fully connected layer
     5   ''   Regression Output   mean-squared-error

詳細

回帰出力層

回帰層は、回帰タスクの半平均二乗誤差損失を計算します。 一般的な回帰問題の場合、回帰層が最後の全結合層の後に続かなければなりません。

1 つの観測値の場合、平均二乗誤差は次で求められます。

$$\text{MSE}={\displaystyle \sum }_{i=1}^R\frac{{(t_i-y_i)}^2}{R},$$

ここで、R は応答の数、t_i はターゲット出力、y_i は応答 i に対するネットワークの予測値です。

イメージ回帰ネットワークおよび sequence-to-one 回帰ネットワークの場合、回帰層の損失関数は R で正規化されるのではなく、予測応答の半平均二乗誤差になります。

$$\text{loss}=\frac{1}{2}{\displaystyle \sum }_{i=1}^R{(t_i-y_i)}^2.$$

image-to-image 回帰ネットワークの場合、回帰層の損失関数は R で正規化されるのではなく、各ピクセルの予測応答の半平均二乗誤差になります。

$$\text{loss}=\frac{1}{2}{\displaystyle \sum }_{p=1}^{HWC}{(t_p-y_p)}^2,$$

ここで、H、W、および C は、それぞれ出力の高さ、幅、チャネル数を表し、p は t および y の各要素 (ピクセル) に対して線形に付けたインデックスです。

sequence-to-sequence 回帰ネットワークの場合、回帰層の損失関数は R で正規化されるのではなく、各タイム ステップの予測応答の半平均二乗誤差になります。

$$\text{loss}=\frac{1}{2S}{\displaystyle \sum }_{i=1}^S{\displaystyle \sum }_{j=1}^R{(t_{ij}-y_{ij})}^2,$$

ここで、S はシーケンス長です。

学習時には、ミニバッチ内の観測値に対する平均損失が計算されます。

バージョン履歴

R2017a で導入

参考

trainNetwork | regressionLayer | classificationLayer | fullyConnectedLayer

トピック

• 分類用のシンプルな深層学習ネットワークの作成
• 回帰用の畳み込みニューラル ネットワークの学習
• MATLAB による深層学習
• 畳み込みニューラル ネットワークの層の指定
• 深層学習層の一覧

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