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sse

Función de rendimiento con suma de errores cuadráticos

Sintaxis

perf = sse(net,t,y,ew)

perf = sse(net,t,y,ew,Name,Value)

Descripción

perf = sse(net,t,y,ew) toma una red net, los objetivos T, las salidas Y y (opcionalmente) los pesos de errores EW, y devuelve el rendimiento de la red calculado como suma de errores cuadráticos.

sse es una función de rendimiento de red. Mide el rendimiento de la red de acuerdo con la suma de errores cuadráticos.

perf = sse(net,t,y,ew,Name,Value) tiene dos parámetros de función opcionales que establecen la regularización de los errores y las normalizaciones de las salidas y objetivos.

sse es una función de rendimiento de red. Mide el rendimiento de la red de acuerdo con la suma de errores cuadráticos.

Ejemplos

Calcular el rendimiento de la red con la función 'sse'

Este ejemplo muestra cómo calcular el rendimiento de una red prealimentada con la función sse.

Cree una red usando los datos del conjunto de datos de ajuste simple, entrénela y calcule su rendimiento.

[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)

Argumentos de entrada

net — Red de entrada

red

Red de entrada, especificada como un objeto de red. Para crear un objeto de red, use feedforwardnet o narxnet, por ejemplo.

t — Objetivos de la red

matriz | arreglo de celdas

Objetivos de la red, especificados como una matriz o un arreglo de celdas.

y — Salidas de la red

matriz | arreglo de celdas

Salidas de la red, especificadas como una matriz o un arreglo de celdas.

ew — Salidas de la red

{1} (predeterminado) | vector | matriz | arreglo de celdas

Pesos de errores, especificados como un vector, matriz o arreglo de celdas.

Los pesos de errores se pueden definir por muestra, elemento de salida, unidad de tiempo o salida de la red:

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

Los pesos de errores también se pueden definir en cualquier combinación, como a lo largo de dos series de tiempos (es decir, dos muestras) en cuatro unidades de tiempo.

ew = {[0.5 0.4],[0.3 0.5],[1.0 1.0],[0.7 0.5]};

En general, los pesos de errores deben tener las mismas dimensiones que los objetivos, en cuyo caso cada valor objetivo tendrá asociado un peso de error.

El peso de error predeterminado trata a todos los errores por igual.

ew = {1}

Argumentos de par nombre-valor

Ejemplo: 'regularization',0.1

Especifique pares opcionales de argumentos separados por comas Name,Value. Name es el nombre del argumento y Value es el valor correspondiente. Name debe aparecer entre comillas. Puede especificar varios argumentos de par nombre-valor en cualquier orden como Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

regularization — Proporción del rendimiento

0 (predeterminado) | entero entre 0 y 1

Proporción del rendimiento atribuida a los valores de peso y sesgo, especificada como el par separado por comas que consta de 'regularization' y un entero entre 0 y 1. Cuanto mayor sea este valor, más se penalizará a la red por pesos mayores y más probable será que la función de la red evite el sobreajuste.

normalization — Normalización de salida y objetivo

'none' (predeterminado) | 'standard' | 'percent'

Normalización de salida y objetivo, especificada como el par separado por comas que consta de 'normalization' y una de las siguientes opciones:

• 'none': no lleva a cabo normalización.

• 'standard': normaliza las salidas y los objetivos a [-1, +1], por lo que normaliza los errores a [-2, +2].

• 'percent': normaliza las salidas y los objetivos a [-0.5, +0.5], por lo que normaliza los errores a [-1, +1].

Argumentos de salida

perf — Rendimiento de la red

escalar

Rendimiento de la red calculado como la suma de errores cuadráticos, devuelta como un escalar.

Más acerca de

Uso de la red

Para preparar una red personalizada que se entrene con sse, establezca net.performFcn como 'sse'. Esto establece automáticamente net.performParam en los parámetros de función predeterminados.

De este modo, llamar a train, adapt o perform hará que sse se utilice para calcular el rendimiento.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

mse | mae