mae

Función de rendimiento con media de errores absolutos

Sintaxis

perf = mae(E,Y,X)

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

info = mae('code')

Descripción

Sugerencia

Para utilizar la media de errores absolutos con deep learning, use la función trainnet y establezca la función de pérdida en "mae" o utilice la función l1loss para objetos dlarray.

perf = mae(E,Y,X) usa una matriz o un arreglo de celdas de vectores de error (E) y, de forma opcional, una matriz o un arreglo de celdas de vectores de salida (Y), un vector de todos los valores de sesgos y pesos (X), y devuelve el rendimiento de la red como la media de los errores absolutos (perf).

dPerf_dx = mae('dx',E,Y,X,perf) devuelve la derivada de perf respecto a X.

info = mae('code') devuelve información útil de cada uno de los vectores de caracteres code:

• mae('name') devuelve el nombre de esta función.

• mae('pnames') devuelve los nombres de los parámetros de entrenamiento.

• mae('pdefaults') devuelve los parámetros de función predeterminados.

Ejemplos

Calcular el rendimiento de la red con 'mae'

Este ejemplo muestra cómo calcular el rendimiento de la red como la media de errores absolutos.

Cree y configure un perceptrón de manera que tenga una entrada y una neurona:

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

A la red se le otorga un conjunto de entradas P. El error se calcula restando la salida A del objetivo T. Después, se calcula la media de errores absolutos.

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

Tenga en cuenta que mae solo se puede invocar con un argumento porque el resto se ignorarán. mae admite esos argumentos para que se ajusten a la lista de argumentos de funciones de rendimiento estándar.

Argumentos de entrada

E — Errores

vector | matriz | arreglo de celdas

Errores, especificados como un vector, una matriz o un arreglo de celdas.

Y — Salida

vector | matriz | arreglo de celdas

Salidas de la red, especificadas como un vector, una matriz o un arreglo de celdas.

X — Pesos y sesgos

vector

Valores de pesos y sesgos, especificados como un vector.

Argumentos de salida

perf — Rendimiento de la red

escalar

Rendimiento de la red como media de errores absolutos, devuelta como un escalar.

dPerf_dx — Derivada del rendimiento de la red

escalar

Derivada de perf respecto a X, devuelta como un escalar.

Más acerca de

Uso de la red

Puede crear una red estándar que use mae con perceptron.

Para preparar una red personalizada que se entrene con mae, establezca net.performFcn como 'mae'. Esto establece automáticamente net.performParam como la matriz vacía [], ya que mae no tiene parámetros de rendimiento.

En cualquier caso, llamar a train o adapt hace que mae se use para calcular el rendimiento.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

mse | perceptron