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regressionLayer

構文

routputlayer = regressionLayer()
routputlayer = regressionLayer('Name',Name)

説明

routputlayer = regressionLayer() は、ニューラル ネットワークの回帰出力層を RegressionOutputLayer オブジェクトとして返します。回帰問題の場合、全結合層とそれに続くネットワークの最後の回帰層を含めなければなりません。層の連結によるたたみ込みニューラル ネットワーク アーキテクチャの構築の詳細は、Layer を参照してください。predict によって、学習済みネットワークを使用して応答を予測します。

routputlayer = regressionLayer('Name',Name) は、Name で指定された名前を持つ回帰層を返します。

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'routput' という名前の回帰出力層を作成します。

routputlayer = regressionLayer('Name','routput')
routputlayer = 

  RegressionOutputLayer with properties:

             Name: 'routput'
    ResponseNames: {}

   Hyperparameters
     LossFunction: 'mean-squared-error'

回帰用の既定の損失関数は、平均二乗誤差です。

入力引数

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層の名前。'Name' と文字ベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。名前を指定しない場合、最初に既定値 '' が指定され、学習時に 'regressionoutputlayer' という名前が自動的に割り当てられます。

例: 'Name','routput'

データ型: char

出力引数

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回帰出力層。RegressionOutputLayer オブジェクトとして返されます。

層の連結によるたたみ込みニューラル ネットワーク アーキテクチャの構築の詳細は、Layer を参照してください。

R2017a で導入

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