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perform

ネットワーク性能の計算

構文

perform(net,t,y,ew)

説明

perform(net,t,y,ew) は、次の引数を取ります。

net

ニューラル ネットワーク

t

ターゲット データ

y

出力データ

ew

誤差の重み (既定 = {1})

これは、プロパティ値 net.performFcn および net.performParam 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。

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}

ここでは、フィードフォワード ネットワークを使用して簡単な近似問題を解き、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

参考

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R2010b で導入