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regressionLayer

(권장되지 않음) 회귀 출력 계층

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regressionLayer는 권장되지 않습니다. 대신 trainnet 함수를 사용하고 손실 함수를 "mse"로 설정하십시오. 자세한 내용은 버전 내역을 참조하십시오.

구문

layer = regressionLayer
layer = regressionLayer(Name,Value)

설명

회귀 계층은 회귀 작업의 손실을 평균제곱오차의 절반을 취한 값으로 계산합니다.

layer = regressionLayer는 신경망의 출력 계층을 RegressionOutputLayer 객체로 반환합니다.

예제

layer = regressionLayer(Name,Value)는 이름-값 쌍을 사용하여 선택적 Name과 ResponseNames 속성을 설정합니다. 예를 들어, regressionLayer('Name','output')은 이름이 'output'인 회귀 계층을 만듭니다. 각 속성 이름을 작은따옴표로 묶습니다.

예제

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회귀 출력 계층을 만듭니다.

이름이 'routput'인 회귀 출력 계층을 만듭니다.

layer = regressionLayer('Name','routput')
layer = 
  RegressionOutputLayer with properties:

             Name: 'routput'
    ResponseNames: {}

   Hyperparameters
     LossFunction: 'mean-squared-error'

회귀의 디폴트 손실 함수는 평균제곱오차입니다.

Layer 배열에 회귀 출력 계층을 삽입합니다.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(12,25)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer]
layers = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input         28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution     25 12x12 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                ReLU
     4   ''   Fully Connected     1 fully connected layer
     5   ''   Regression Output   mean-squared-error

입력 인수

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이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: regressionLayer('Name','output')은 이름이 'output'인 회귀 계층을 만듭니다.

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainNetwork 함수는 이름이 ""인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

RegressionOutputLayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터로 저장합니다.

데이터형: char | string

응답 변수의 이름으로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열 또는 string형 배열로 지정됩니다. 소프트웨어는 훈련 시점에 훈련 데이터에 따라 자동으로 응답 변수의 이름을 설정합니다. 디폴트 값은 {}입니다.

데이터형: cell

출력 인수

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회귀 출력 계층으로, RegressionOutputLayer 객체로 반환됩니다.

세부 정보

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회귀 출력 계층

회귀 계층은 회귀 작업의 손실을 평균제곱오차의 절반을 취한 값으로 계산합니다. 일반적인 회귀 문제에서 회귀 계층은 마지막 완전 연결 계층 뒤에 와야 합니다.

단일 관측값에 대해 평균제곱오차는 다음과 같이 표현됩니다.

MSE=∑i=1R(ti−yi)2R,

여기서 R은 응답 변수의 개수이고, ti는 목표 출력값이고, yi는 i번째 응답 변수에 대한 신경망의 예측값입니다.

영상 및 sequence-to-one 회귀 신경망의 경우, 회귀 계층의 손실 함수는 R에 의해 정규화되지 않은, 예측된 응답의 평균제곱오차의 절반입니다.

loss=12∑i=1R(ti−yi)2.

image-to-image 회귀 신경망의 경우, 회귀 계층의 손실 함수는 R에 의해 정규화되지 않은, 각 픽셀에 대해 예측된 응답의 평균제곱오차의 절반입니다.

loss=12∑p=1HWC(tp−yp)2,

여기서 H, W, C는 각각 출력값의 높이, 너비, 채널 개수를 나타내고, p는 t와 y의 각 요소(픽셀)를 선형적으로 참조합니다.

sequence-to-sequence 회귀 신경망의 경우, 회귀 계층의 손실 함수는 R에 의해 정규화되지 않은, 각 시간 스텝에 대해 예측된 응답의 평균제곱오차의 절반입니다.

loss=12S∑i=1S∑j=1R(tij−yij)2,

여기서 S는 시퀀스 길이입니다.

훈련 시에 소프트웨어는 미니 배치에 있는 관측값에 대해 손실 평균을 계산합니다.

확장 기능

버전 내역

R2017a에 개발됨

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R2024a: 권장되지 않음

R2024a부터 RegressionOutputLayer 객체는 권장되지 않습니다. 대신 trainnet을 사용하고 손실 함수를 "mse"로 설정하십시오.

RegressionOutputLayer 객체에 대한 지원을 제거할 계획은 없습니다. 하지만 다음과 같은 이점이 있는 trainnet 함수가 대신 권장됩니다.

  • trainnet은 외부 플랫폼에서 만들거나 가져올 수 있는 더 넓은 범위의 신경망 아키텍처를 지원하는 dlnetwork 객체를 지원합니다.

  • trainnet을 사용하면 손실 함수를 쉽게 지정할 수 있습니다. 내장 손실 함수 중에서 선택하거나 사용자 지정 손실 함수를 지정할 수 있습니다.

  • trainnet은 신경망 구축, 예측, 기본 제공 훈련, 시각화, 압축, 검증, 사용자 지정 훈련 루프를 지원하는 통합 데이터형인 dlnetwork 객체를 출력합니다.

  • trainnet이 trainNetwork보다 일반적으로 더 빠릅니다.

다음 표에서는 trainNetwork 함수를 RegressionOutputLayer 객체와 함께 사용하는 몇 가지 방법과 trainnet 함수를 대신 사용하도록 코드를 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

권장되지 않음권장됨
net = trainNetwork(X,T,layers,options). 여기서 layers는 RegressionOutputLayer 객체를 포함합니다.

net = trainnet(X,T,layers,"mse",options);
이 예제에서 layers는 RegressionOutputLayer 객체 없이 동일한 신경망을 지정합니다.

net = trainNetwork(data,layers,options). 여기서 layers는 RegressionOutputLayer 객체를 포함합니다.

net = trainnet(data,layers,"mse",options);
이 예제에서 layers는 RegressionOutputLayer 객체 없이 동일한 신경망을 지정합니다.

참고 항목

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도움말 항목