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.
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.
팁
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 Y와 targets의 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.