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RegressionOutputLayer

回归输出层

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说明

回归层计算回归任务的半均方误差损失。

创建对象

使用 regressionLayer 创建一个回归输出层。

属性

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回归输出

响应的名称，指定为字符向量元胞数组或字符串数组。在训练时，软件根据训练数据自动设置响应名称。默认值为 {}。

数据类型: cell

软件用于训练的损失函数，指定为 'mean-squared-error'。

层

层名称，指定为字符向量或字符串标量。对于 Layer 数组输入，trainnet、trainNetwork、assembleNetwork、layerGraph 和 dlnetwork 函数会自动为层指定名称 ""。

RegressionOutputLayer 对象将此属性存储为字符向量。

数据类型: char | string

此 属性 为只读。

层的输入数，返回为 1。此层只接受一个输入。

数据类型: double

此 属性 为只读。

输入名称，返回为 {'in'}。此层只接受一个输入。

数据类型: cell

层输出的数目。该层没有输出。

数据类型: double

层的输出名称。该层没有输出。

数据类型: cell

示例

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打开实时脚本

创建一个名为 'routput' 的回归输出层。

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

             Name: 'routput'
    ResponseNames: {}

   Hyperparameters
     LossFunction: 'mean-squared-error'

回归的默认损失函数是均方误差。

在层数组中包含一个回归输出层。

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

详细信息

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版本历史记录

在 R2017a 中推出

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