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RegressionOutputLayer

Capa de salida de regresión

Descripción

Una capa de regresión calcula la pérdida del error cuadrático medio dividido de las tareas de regresión.

Creación

Cree una capa de salida de regresión utilizando regressionLayer.

Propiedades

Salida de regresión

ResponseNames — Nombres de las respuestas

{} (predeterminado) | arreglo de celdas de vectores de caracteres | arreglo de cadena

Nombres de las respuestas, especificados como un arreglo de celdas de vectores de caracteres o como un arreglo de cadena. En el momento del entrenamiento, el software establece automáticamente los nombres de respuestas de acuerdo con los datos del entrenamiento. El valor predeterminado es {}.

Tipos de datos: cell

LossFunction — Función de pérdida para el entrenamiento

'mean-squared-error'

Función de pérdida que utiliza el software para el entrenamiento, especificada como 'mean-squared-error'.

Capa

Name — Nombre de la capa

'' (predeterminado) | vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de la capa, especificado como un vector de caracteres o un escalar de cadena. Para entradas en forma de arreglo Layer, las funciones trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph y dlnetwork asignan automáticamente nombres a las capas con el nombre ''.

Tipos de datos: char | string

NumInputs — Número de entradas

1 (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Número de entradas de la capa. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: double

InputNames — Nombres de las entradas

{'in'} (predeterminado)

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Nombres de las entradas de la capa. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: cell

NumOutputs — Número de salidas

0 (predeterminado)

Número de salidas de la capa. La capa no tiene salidas.

Tipos de datos: double

OutputNames — Nombres de salida

{} (predeterminado)

Nombres de las salidas de la capa. La capa no tiene salidas.

Tipos de datos: cell

Ejemplos

Crear una capa de salida de regresión

Cree una capa de salida de regresión con el nombre 'routput'.

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

layer = 
  RegressionOutputLayer with properties:

             Name: 'routput'
    ResponseNames: {}

   Hyperparameters
     LossFunction: 'mean-squared-error'

La función de pérdida predeterminada de la regresión es el error cuadrático medio.

Incluya una capa de salida de regresión en un arreglo de capas.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(12,25)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer]

layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input         28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution     25 12x12 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                ReLU
     4   ''   Fully Connected     1 fully connected layer
     5   ''   Regression Output   mean-squared-error

Más acerca de

Capa de salida de regresión

Una capa de regresión calcula la pérdida del error cuadrático medio dividido de las tareas de regresión. En problemas típicos de regresión, la capa de regresión debe ir detrás de la capa totalmente conectada final.

Para una sola observación, el error cuadrático medio se proporciona de esta manera:

$$\text{MSE}={\displaystyle \sum }_{i=1}^R\frac{{(t_i-y_i)}^2}{R},$$

donde R es el número de respuestas, t_i corresponde a la salida objetivo y y_i es la predicción de la red de la respuesta i.

En las redes de regresión de imagen y secuencia a uno, la función de pérdida de la capa de regresión es el error cuadrático medio dividido de las respuestas de la predicción, sin que R aplique la normalización:

$$\text{loss}=\frac{1}{2}{\displaystyle \sum }_{i=1}^R{(t_i-y_i)}^2.$$

En las redes de regresión de imagen a imagen, la función de pérdida de la capa de regresión es el error cuadrático medio dividido de las respuestas de la predicción de cada píxel, sin que R aplique la normalización:

$$\text{loss}=\frac{1}{2}{\displaystyle \sum }_{p=1}^{HWC}{(t_p-y_p)}^2,$$

donde H, W y C determinan la altura, anchura y el número de canales de la salida (respectivamente), y p indexa en cada elemento (píxel) de t e y de forma lineal.

En las redes de regresión de secuencia a secuencia, la función de pérdida de la capa de regresión es el error cuadrático medio dividido de las respuestas de la predicción de cada unidad de tiempo, sin que R aplique la normalización:

$$\text{loss}=\frac{1}{2S}{\displaystyle \sum }_{i=1}^S{\displaystyle \sum }_{j=1}^R{(t_{ij}-y_{ij})}^2,$$

donde S corresponde a la longitud de la secuencia.

Durante el entrenamiento, el software calcula la pérdida media a lo largo de las observaciones del minilote.

Historial de versiones

Introducido en R2017a

Consulte también

trainNetwork | regressionLayer | classificationLayer | fullyConnectedLayer

Temas

• Crear una red de deep learning sencilla para clasificación
• Entrenar una red neuronal convolucional para regresión
• Deep Learning in MATLAB
• Specify Layers of Convolutional Neural Network
• List of Deep Learning Layers

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