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plotperform

신경망 성능 플로팅

설명

예제

plotperform(TR)은 함수 train이 반환하는 훈련 기록 TR의 훈련, 검증, 및 테스트 성능에 대한 Epoch-오차 그래프를 플로팅합니다.

예제

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이 예제에서는 plotperform을 사용하여 훈련 Epoch에 대한 훈련 기록 오차 값의 플롯을 얻는 방법을 보여줍니다.

[x,t] = bodyfat_dataset;
net = feedforwardnet(10);
[net,tr] = train(net,x,t);

Figure Neural Network Training (25-Jan-2024 15:27:50) contains an object of type uigridlayout.

plotperform(tr)

Figure Performance (plotperform) contains an axes object. The axes object with title Best Validation Performance is 26.6393 at epoch 9, xlabel 15 Epochs, ylabel Mean Squared Error (mse) contains 6 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Train, Validation, Test, Best.

일반적으로 훈련 Epoch가 더 많아지면 오차가 감소하지만, 신경망이 훈련 데이터를 과적합하기 시작하면 검증 데이터 세트에 대해 오차가 증가할 수 있습니다. 디폴트 설정에서는 검증 오차가 6회 연속 증가하면 훈련이 중지되고 검증 오차가 가장 낮은 Epoch에서 최상의 성능을 취합니다.

입력 인수

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훈련 기록(epochperf)로, 신경망 훈련 함수(net.NET.trainFcn)에 따라 필드가 결정되는 구조체로 반환됩니다. 다음과 같은 필드를 포함할 수 있습니다.

  • 훈련, 데이터 분할, 성능 함수와 파라미터

  • 훈련, 검증, 테스트 세트의 데이터 분할 인덱스

  • 훈련, 검증, 테스트 세트의 데이터 분할 마스크

  • Epoch 횟수(num_epochs) 및 최적의 Epoch(best_epoch).

  • 훈련 상태 이름 목록(states)

  • 훈련 전체에 걸쳐 기록된 각 상태 이름에 대한 필드

  • 최적의 신경망의 성능(best_perf, best_vperf, best_tperf)

버전 내역

R2008a에 개발됨

참고 항목