どのようにして Stacked Autoencoder の最終の層を分類ではなく、回帰にすることができますか？

Question

MathWorks Support Team 2016-12-13

回答： MathWorks Support Team 2016-12-13

Neural Network Toolbox (R2016b) を利用しています。

AutoEncoder を用いて入力/教師パターンを学習したいと考えておりますが、教師データがtrainSoftmaxLayer で指定するような、離散値ではなく、連続値として指定したいと考えています。

Answer 1

trainSoftmaxLayer の代わりに、 fitnet 関数がご利用いただけます。

※ 但し、fitnet 関数は通常のBackPropagation となりますので、

途中に中間層が含まれることご了承ください。

簡単な例となりますが、以下は一例となります。

>> X = abalone_dataset; % 8x4177 のデータセットを読み込み

>> autoenc = trainAutoencoder(X); % AutoEncoder ネットワーク作成

>> Y = encode(autoenc,X); % 中間層の出力を取得

>> net = fitnet(5); % softmaxlayer の代わりに回帰を取るBPを作成

>> net = train(net,Y,X); % 学習

>> statk_net = stack(autoenc,net); % ネットワークの結合

>> view(statk_net) % ネットワークを確認

どのようにして Stacked Autoencoder の最終の層を 分類ではなく、回帰にすることができますか？