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plotperform

신경망 성능 플로팅

설명

예제

plotperform(TR)은 함수 train이 반환하는 훈련 기록 TR의 훈련, 검증, 및 테스트 성능에 대한 Epoch-오차 그래프를 플로팅합니다.

예제

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이 예제에서는 plotperform을 사용하여 훈련 Epoch에 대한 훈련 기록 오차 값의 플롯을 얻는 방법을 보여줍니다.

[x,t] = bodyfat_dataset;
net = feedforwardnet(10);
[net,tr] = train(net,x,t);

{"String":"Figure Neural Network Training (24-Jul-2022 21:31:31) contains an object of type uigridlayout.","Tex":[],"LaTex":[]}

plotperform(tr)

{"String":"Figure Performance (plotperform) contains an axes object. The axes object with title Best Validation Performance is 26.6393 at epoch 9 contains 6 objects of type line. These objects represent Train, Validation, Test, Best.","Tex":"Best Validation Performance is 26.6393 at epoch 9","LaTex":[]}

일반적으로 훈련 Epoch가 더 많아지면 오차가 감소하지만, 신경망이 훈련 데이터를 과적합하기 시작하면 검증 데이터 세트에 대해 오차가 증가할 수 있습니다. 디폴트 설정에서는 검증 오차가 6회 연속 증가하면 훈련이 중지되고 검증 오차가 가장 낮은 Epoch에서 최상의 성능을 취합니다.

입력 인수

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훈련 기록(epochperf)로, 신경망 훈련 함수(net.NET.trainFcn)에 따라 필드가 결정되는 구조체로 반환됩니다. 다음과 같은 필드를 포함할 수 있습니다.

  • 훈련, 데이터 분할, 성능 함수와 파라미터

  • 훈련, 검증, 테스트 세트의 데이터 분할 인덱스

  • 훈련, 검증, 테스트 세트의 데이터 분할 마스크

  • Epoch 횟수(num_epochs) 및 최적의 Epoch(best_epoch).

  • 훈련 상태 이름 목록(states)

  • 훈련 전체에 걸쳐 기록된 각 상태 이름에 대한 필드

  • 최적의 신경망의 성능(best_perf, best_vperf, best_tperf)

버전 내역

R2008a에 개발됨

참고 항목