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plotperform

ネットワーク性能のプロット

説明

plotperform(TR) は、関数 train によって返される学習記録 TR の学習、検証、テストの性能について、エポックに対する誤差をプロットします。

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この例では、plotperform を使用して、学習エポックの回数に対する学習記録の誤差値のプロットを取得する方法を説明します。

[x,t] = bodyfat_dataset;
net = feedforwardnet(10);
[net,tr] = train(net,x,t);

Figure Neural Network Training (11-Feb-2022 22:16:57) contains an object of type uigridlayout.

plotperform(tr)

Figure Performance (plotperform) contains an axes object. The axes object with title Best Validation Performance is 26.6393 at epoch 9 contains 6 objects of type line. These objects represent Train, Validation, Test, Best.

一般的に、学習エポックの回数が増えると誤差が減少しますが、学習データへのネットワークの過適合が始まるために、検証データセットでの誤差が増加し始める場合もあります。既定の設定では、検証誤差が 6 回連続して増加すると学習が停止し、検証誤差が最小となるエポックから最良の性能が取得されます。

入力引数

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学習記録 (epoch および perf)。フィールドがネットワーク学習関数 (net.NET.trainFcn) によって異なる構造体として返されます。含まれるフィールドには以下のものがあります。

  • 学習、データ分割、性能の関数およびパラメーター

  • 学習セット、検証セット、およびテスト セットのデータ分割インデックス

  • 学習セット、検証セット、およびテスト セットのデータ分割マスク

  • エポックの数 (num_epochs) および最適なエポック (best_epoch)

  • 学習の状態名の一覧 (states)

  • 学習全体を通じて値を記録する各状態名のフィールド

  • 最適なネットワーク性能 (best_perfbest_vperfbest_tperf)

バージョン履歴

R2008a で導入