trainSoftmaxLayer
分類用のソフトマックス層の学習
説明
例
ソフトマックス層を使用した分類
サンプル データを読み込みます。
[X,T] = iris_dataset;
X
は、アヤメの花に関する次の 4 つの属性から成る 4 行 150 列の行列です。がく片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅。
T
は、関連付けられたクラス ベクトルから成る 3 行 150 列の行列です。これらのクラス ベクトルは、各入力が 3 つのクラスのうち、どのクラスに割り当てられるかを定義します。各行は、アヤメの種類 (クラス) の 1 つを表すダミー変数に対応します。各列では、3 つのうち 1 つの行に含まれる 1 が、特定のサンプル (観測値または例) が属するクラスを表します。観測値が属していない他のクラスに対応する行には 0 が含まれます。
サンプル データを使用してソフトマックス層の学習を行います。
net = trainSoftmaxLayer(X,T);
学習済みのソフトマックス層を使用して、3 つのうち 1 つのクラスに観測値を分類します。
Y = net(X);
ターゲットと、ソフトマックス層から得られた分類を使用して、混同行列をプロットします。
plotconfusion(T,Y);
入力引数
X
— 学習データ
m 行 n 列の行列
学習データ。m 行 n 列の行列として指定します。m は学習データの変数の数、n は観測値 (例) の数です。したがって、X
の各列が 1 つのサンプルを表します。
データ型: single
| double
T
— ターゲット データ
k 行 n 列の行列
ターゲット データ。k 行 n 列の行列として指定します。k はクラスの数、n は観測値の数です。各行は、特定のクラスを表すダミー変数です。つまり、各列はサンプルを表し、1 行に含まれる 1 つの 1 を除いて列のエントリはすべて 0 です。この 1 つのエントリは、そのサンプルのクラスを示します。
データ型: single
| double
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN
として指定します。ここで、Name
は引数名で、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。
R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name
を引用符で囲みます。
例: 'MaxEpochs',400,'ShowProgressWindow',false
は、最大反復回数を 400 に指定し、学習ウィンドウを非表示にします。
MaxEpochs
— 学習の最大反復回数
1000 (既定値) | 正の整数値
学習の最大反復回数。'MaxEpochs'
と正の整数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
例: 'MaxEpochs',500
データ型: single
| double
LossFunction
— ソフトマックス層の損失関数
'crossentropy'
(既定値) | 'mse'
ソフトマックス層の損失関数。'LossFunction'
と、'crossentropy'
または 'mse'
のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
mse
は、平均二乗誤差関数を意味します。これは、以下によって与えられます。
ここで、n は学習例の数、k はクラスの数です。 はターゲット行列 T
の ij 番目のエントリ、 は入力ベクトルが xj の場合の自己符号化器からの i 番目の出力です。
クロス エントロピー関数は、以下によって与えられます。
例: 'LossFunction','mse'
ShowProgressWindow
— 学習ウィンドウを表示するかどうかのインジケーター
true
(既定値) | false
学習中に学習ウィンドウを表示するかどうかのインジケーター。'ShowProgressWindow'
と、true
または false
のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
例: 'ShowProgressWindow',false
データ型: logical
TrainingAlgorithm
— 学習アルゴリズム
'trainscg'
(既定値)
ソフトマックス層の学習に使用される学習アルゴリズム。'TrainingAlgorithm'
と、スケーリング共役勾配法を意味する 'trainscg'
で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
例: 'TrainingAlgorithm','trainscg'
出力引数
バージョン履歴
R2015b で導入
MATLAB コマンド
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