regressionLayer
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。
は、ニューラル ネットワークの回帰出力層を layer
= regressionLayerRegressionOutputLayer
オブジェクトとして返します。
predict
を使用して、学習済み回帰ネットワークの応答を予測します。応答の正規化は、回帰用のニューラル ネットワークの学習の安定化と高速化に役立つことがよくあります。詳細については、回帰用の畳み込みニューラル ネットワークの学習を参照してください。
は、名前と値のペアを使用して、オプションの layer
= regressionLayer(Name,Value
)Name
プロパティおよび ResponseNames
プロパティを設定します。たとえば、regressionLayer('Name','output')
は、'output'
という名前の回帰層を作成します。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。
例
入力引数
出力引数
詳細
拡張機能
バージョン履歴
R2017a で導入