mae

(제거될 예정임) 평균절대오차 성능 함수

페이지 내 모두 축소

mae 함수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 자세한 내용은 Transition Legacy Neural Network Code to dlnetwork Workflows 항목을 참조하십시오.

코드 업데이트에 대한 자세한 지침은 버전 내역 항목을 참조하십시오.

구문

perf = mae(E,Y,X)
dPerf_dx = mae('dx',E,Y,X,perf)
info = mae('code')

설명

팁

딥러닝에서 평균절대오차를 사용하려면 trainnet 함수를 사용하여 손실 함수를 "mae"로 설정하거나, dlarray 객체에 l1loss 함수를 사용합니다.

perf = mae(E,Y,X)는 오차 벡터로 구성된 행렬 또는 셀형 배열 E, 출력 벡터로 구성된 행렬 또는 셀형 배열 Y(선택 사항), 모든 가중치 및 편향값으로 구성된 벡터 X를 받습니다. 그런 다음 신경망 성능을 평균절대오차 perf로 반환합니다.

예제

dPerf_dx = mae('dx',E,Y,X,perf)는 X에 대한 perf의 도함수를 반환합니다.

info = mae('code')는 다음과 같이 각 code 문자형 벡터에 대한 유용한 정보를 반환합니다.

  • mae('name')은 이 함수의 이름을 반환합니다.

  • mae('pnames')는 훈련 파라미터의 이름을 반환합니다.

  • mae('pdefaults')는 디폴트 함수 파라미터를 반환합니다.

예제

모두 축소

이 예제에서는 신경망 성능을 절대 오차의 평균으로 계산하는 방법을 보여줍니다.

퍼셉트론을 만들고 입력값 1개와 뉴런 1개를 갖도록 구성합니다.

net = perceptron;
net = configure(net,0,0);

이 신경망에 대한 입력값 배치 P를 지정합니다. 오차는 목표 T에서 출력값 A를 빼어 계산합니다. 그런 다음 평균절대오차를 계산합니다.

p = [-10 -5 0 5 10];
t = [0 0 1 1 1];
y = net(p)
e = t-y
perf = mae(e)

나머지 인수들은 무시되기에 mae는 단 하나의 입력값을 가지고도 호출할 수 있습니다. 표준 성능 함수 인수 목록을 준수할 수 있도록 mae는 이런 인수들을 지원합니다.

입력 인수

모두 축소

오차로, 벡터, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

신경망 출력값으로, 벡터, 행렬 또는 셀형 배열로 지정됩니다.

가중치 및 편향 값으로, 벡터로 지정됩니다.

출력 인수

모두 축소

절대 오차의 평균으로 측정된 신경망 성능으로, 스칼라로 반환됩니다.

X에 대한 perf의 도함수로, 스칼라로 반환됩니다.

세부 정보

모두 축소

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

모두 확장

참고 항목

| (Statistics and Machine Learning Toolbox) | | | |

도움말 항목