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traingdx

モーメンタム項付き勾配降下法および適応学習率を使用した逆伝播

説明

net.trainFcn = 'traingdx' は、ネットワークの trainFcn プロパティを設定します。

[trainedNet,tr] = train(net,...) は、traingdx を使用してネットワークに学習させます。

traingdx は、勾配降下モーメンタムと適応学習率に従って重みとバイアスの値を更新するネットワーク学習関数です。

学習は traingdx の学習パラメーターに従って行われます。以下に、学習パラメーターをその既定値と共に示します。

  • net.trainParam.epochs — 学習の最大エポック数。既定値は 1000 です。

  • net.trainParam.goal — 性能目標。既定値は 0 です。

  • net.trainParam.lr — 学習率。既定値は 0.01 です。

  • net.trainParam.lr_inc — 学習率を増加させる比率。既定値は 1.05 です。

  • net.trainParam.lr_dec — 学習率を減少させる比率。既定値は 0.7 です。

  • net.trainParam.max_fail — 検証エラーの最大回数。既定値は 6 です。

  • net.trainParam.max_perf_inc — 性能の最大増加量。既定値は 1.04 です。

  • net.trainParam.mc — モーメンタム定数。既定値は 0.9 です。

  • net.trainParam.min_grad — 性能の勾配の最小値。既定値は 1e-5 です。

  • net.trainParam.show — 表示間のエポック数 (表示なしは NaN)。既定値は 25 です。

  • net.trainParam.showCommandLine — コマンド ライン出力の生成。既定値は false です。

  • net.trainParam.showWindow — 学習 GUI の表示。既定値は true です。

  • net.trainParam.time — 最大学習時間 (秒単位)。既定値は inf です。

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、feedforwardnetnarxnet などを使用します。

出力引数

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学習済みネットワーク。network オブジェクトとして返されます。

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)

詳細

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ネットワークの利用

traingdxfeedforwardnet または cascadeforwardnet を使用する標準的なネットワークを作成できます。traingdx を使用して学習が行われるようにカスタム ネットワークを準備するには、以下のようにします。

  1. net.trainFcn'traingdx' に設定します。これにより、net.trainParamtraingdx の既定のパラメーターに設定されます。

  2. net.trainParam プロパティを目的の値に設定します。

どちらの場合も、結果として得られるネットワークで train を呼び出すことによって、traingdx を使用してネットワークの学習を行います。

例については、help feedforwardnet および help cascadeforwardnet を参照してください。

アルゴリズム

関数 traingdx は、適応学習率とモーメンタム学習を組み合わせて使用します。これは、追加の学習パラメーターとしてモーメンタム係数 mc があることを除き、traingda と同じ方法で呼び出されます。

traingdx は、重み関数、正味入力関数、および伝達関数に導関数がある限り、任意のネットワークの学習を行うことができます。

重みとバイアスの変数 X に対する性能 perf の微分の計算には、逆伝播が使用されます。各変数は、モーメンタム項付き勾配降下法に従って調整されます。

dX = mc*dXprev + lr*mc*dperf/dX

ここで、dXprev は重みまたはバイアスに対する前の変更です。

エポックごとに、性能が目標に向かって減少する場合、学習率が係数 lr_inc で増加します。係数 max_perf_inc を超えて性能が増加する場合、係数 lr_dec で学習率が調整され、性能が増加する変更は行われません。

次のいずれかの条件が発生すると、学習が停止します。

  • epochs (反復回数) の最大数に達する。

  • time の最大値を超える。

  • 性能が goal に最小化される。

  • 性能の勾配が min_grad より小さくなる。

  • 検証性能が、最後の低下以降、max_fail 回を超えて増加する (検証の使用時)。

R2006a より前に導入