どのようにして Stacked Autoencoder の最終の層を 分類ではなく、回帰にすることができますか?

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MathWorks Support Team
MathWorks Support Team 2016 年 12 月 13 日
回答済み: MathWorks Support Team 2016 年 12 月 13 日
Neural Network Toolbox (R2016b) を利用しています。
AutoEncoder を用いて入力/教師パターンを学習したいと考えておりますが、教師データがtrainSoftmaxLayer で指定するような、離散値ではなく、連続値として指定したいと考えています。
 

採用された回答

MathWorks Support Team
MathWorks Support Team 2016 年 12 月 13 日
trainSoftmaxLayer の代わりに、 fitnet 関数がご利用いただけます。 
※ 但し、fitnet 関数は通常のBackPropagation となりますので、 
途中に中間層が含まれることご了承ください。 
簡単な例となりますが、以下は一例となります。 
>> X = abalone_dataset; % 8x4177 のデータセットを読み込み 
>> autoenc = trainAutoencoder(X); % AutoEncoder ネットワーク作成 
>> Y = encode(autoenc,X); % 中間層の出力を取得 
>> net = fitnet(5); % softmaxlayer の代わりに回帰を取るBPを作成 
>> net = train(net,Y,X); % 学習 
>> statk_net = stack(autoenc,net); % ネットワークの結合 
>> view(statk_net) % ネットワークを確認 
 

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