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mse

평균제곱오차의 절반

설명

평균제곱오차의 절반 연산은 회귀 작업에서 신경망 예측과 목표값 사이의 평균제곱오차의 절반을 취하는 손실을 계산합니다.

참고

l2loss는 가중치, 마스킹, 정규화에 대한 제어를 제공하기 때문에 mse보다 권장됩니다.

trainnet 함수를 평균제곱오차 손실과 함께 사용하여 신경망을 훈련시키려면 손실 함수를 "mse"로 설정하십시오.

loss = mse(Y,targets)는 회귀 문제에서 손실을 예측값 Y와 목표값 targets 사이의 평균제곱오차의 절반을 취한 값으로 계산합니다. 입력값 Y는 형식이 지정된 dlarray여야 합니다. 출력값 loss는 형식이 지정되지 않은 dlarray 스칼라입니다.

예제

loss = mse(Y,targets,'DataFormat',FMT)Y가 형식이 지정된 dlarray가 아닌 경우 차원 형식 FMT도 지정합니다.

예제

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평균제곱오차의 절반은 신경망 예측값이 목표값과 얼마나 잘 일치하는지를 평가합니다.

입력 예측값을 높이와 너비가 6이고 단일 채널을 갖는 난수로 구성된 단일 관측값으로 만듭니다.

height = 6;
width = 6;
channels = 1;
observations = 1;

Y = rand(height,width,channels,observations);
Y = dlarray(Y,'SSCB')

목표값을 입력 데이터 Y와 동일한 차원 순서를 갖는 숫자형 배열로 만듭니다.

targets = ones(height,width,channels,observations);

예측값과 목표값 사이의 평균제곱오차의 절반을 계산합니다.

loss = mse(Y,targets)
loss =

  1x1 dlarray

    5.2061

입력 인수

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예측값으로, 형식이 지정되거나 형식이 지정되지 않은 dlarray 객체 또는 숫자형 배열로 지정됩니다. Y가 형식이 지정된 dlarray가 아닌 경우 DataFormat 인수를 사용하여 차원 형식을 지정해야 합니다.

Y가 숫자형 배열인 경우 targetsdlarray 객체여야 합니다.

목표 응답으로, 형식이 지정되거나 형식이 지정되지 않은 dlarray 또는 숫자형 배열로 지정됩니다.

targets의 각 차원 크기는 Y의 해당 차원 크기와 일치해야 합니다.

targets가 형식이 지정된 dlarray이면 그 형식은 Y의 형식과 동일해야 하고, Y에 형식이 지정되지 않은 경우에는 DataFormat과 동일해야 합니다.

targets가 형식이 지정되지 않은 dlarray 또는 숫자형 배열이면, 함수는 Y의 형식 또는 DataFormat의 값을 targets에 적용합니다.

형식이 지정된 dlarray 객체는 "S"(공간), "C"(채널), "B"(배치), "T"(시간), "U"(지정되지 않음)의 순서를 갖도록 자동으로 기본 데이터의 차원을 치환합니다. Y가 형식이 지정된 dlarray인 경우 Ytargets의 차원이 일치하도록 하려면 targets도 형식이 지정된 dlarray로 지정하십시오.

데이터 차원에 대한 설명으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다.

데이터 형식은 문자들로 구성된 문자열로, 각 문자는 대응되는 데이터 차원의 유형을 설명합니다.

문자는 다음을 나타냅니다.

  • "S" — 공간

  • "C" — 채널

  • "B" — 배치

  • "T" — 시간

  • "U" — 지정되지 않음

예를 들어, 첫 번째, 두 번째, 세 번째 차원이 각각 채널, 관측값, 시간 스텝에 대응되는 시퀀스 배치를 나타내는 배열이 있다고 가정하겠습니다. 데이터를 "CBT"(채널, 배치, 시간) 형식으로 설명할 수 있습니다.

"S" 또는 "U" 레이블의 차원은 여러 개 지정할 수 있습니다. 레이블 "C", "B", "T"는 각각 최대 한 번만 사용할 수 있습니다. 두 번째 차원 뒤의 한원소 후행 "U" 차원은 무시됩니다.

입력 데이터가 형식이 지정된 dlarray 객체가 아닌 경우 FMT 옵션을 지정해야 합니다.

자세한 내용은 Deep Learning Data Formats 항목을 참조하십시오.

데이터형: char | string

출력 인수

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평균제곱오차의 절반을 취하는 손실로, 형식이 지정되지 않은 dlarray 스칼라로 반환됩니다. 출력값 loss는 입력값 Y와 기본 데이터형이 같습니다.

알고리즘

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확장 기능

모두 확장

버전 내역

R2019b에 개발됨