sse
오차제곱합 성능 함수
설명
예제
'sse'
함수를 사용하여 신경망 성능 계산하기
이 예제에서는 sse
함수를 사용하여 피드포워드 신경망의 성능을 계산하는 방법을 보여줍니다.
간단한 피팅 데이터 세트의 데이터를 사용하여 신경망을 만들고 훈련시키고 성능을 계산합니다.
[x,t] = simplefit_dataset;
net = fitnet(10);
net.performFcn = 'sse';
net = train(net,x,t)
y = net(x)
e = t-y
perf = sse(net,t,y)
입력 인수
net
— 입력 신경망
신경망
입력 신경망으로, network 객체로 지정됩니다. network 객체를 만들려면 feedforwardnet
또는 narxnet
등을 사용하십시오.
t
— 신경망 목표값
행렬 | 셀형 배열
신경망 목표값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.
y
— 신경망 출력값
행렬 | 셀형 배열
신경망 출력값으로, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.
ew
— 신경망 출력값
{1}
(디폴트 값) | 벡터 | 행렬 | 셀형 배열
오차 가중치로, 벡터, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.
오차 가중치는 다음과 같이 표본, 출력 요소, 시간 스텝 또는 신경망 출력값으로 정의할 수 있습니다.
ew = [1.0 0.5 0.7 0.2]; % Across 4 samples ew = [0.1; 0.5; 1.0]; % Across 3 elements ew = {0.1 0.2 0.3 0.5 1.0}; % Across 5 timesteps ew = {1.0; 0.5}; % Across 2 outputs
오차 가중치를 임의의 조합으로 정의할 수도 있습니다. 예를 들어 4개의 시간 스텝에 걸쳐 2개의 시계열(즉, 2개의 표본)에서 정의할 수 있습니다.
ew = {[0.5 0.4],[0.3 0.5],[1.0 1.0],[0.7 0.5]};
일반적인 경우에는 오차 가중치가 목표값과 정확히 같은 차원을 가질 수 있는데, 이때 각 목표값은 연결된 오차 가중치를 갖게 됩니다.
디폴트 오차 가중치는 모든 오차를 동일하게 취급합니다.
ew = {1}
이름-값 인수
예: 'regularization',0.1
선택적으로 Name,Value
인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name
은 인수 이름이고 Value
는 대응값입니다. Name
은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN
과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.
regularization
— 성능의 비율
0 (디폴트 값) | 0과 1 사이의 정수
가중치와 편향 값에 기인한 성능의 비율로, 'regularization'
과 함께 0
과 1
사이의 정수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 이 값이 클수록 신경망에서는 더 큰 가중치에 대해 더 큰 벌점이 적용되며 신경망 함수가 과적합을 일으키지 않을 가능성이 커집니다.
normalization
— 출력값과 목표값 정규화
'none'
(디폴트 값) | 'standard'
| 'percent'
출력값과 목표값 정규화로, 'normalization'
과 함께 다음 중 하나가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.
'none'
— 정규화를 수행하지 않음.'standard'
— 출력값과 목표값을[-1, +1]
로 정규화하고 그에 따라 오차를[-2, +2]
로 정규화.'percent'
— 출력값과 목표값을[-0.5, +0.5]
로 정규화하고 그에 따라 오차를[-1, +1]
로 정규화.
출력 인수
perf
— 신경망 성능
스칼라
오차제곱합으로 계산된 신경망 성능으로, 스칼라로 반환됩니다.
세부 정보
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
MATLAB 명령
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