MATLAB神经网络---regressionLayer回归输出层_matlab神经网络输出层确定

回归输出层regressionLayer

回归层计算回归任务的半均方误差损失。

Matlab中的regressionLayer函数是一个深度学习工具箱中的函数,用于定义回归问题的损失函数层。它可用于神经网络模型的最后一层，将预测值与目标值进行比较,并计算出损失值。

语法

• layer = regressionLayer 将神经网络的回归输出层以 RegressionOutputLayer 对象形式返回。
• layer = regressionLayer(Name,Value) 使用名称-值对组设置可选的 Name 和 ResponseNames 属性。例如，regressionLayer('Name','output') 创建一个名为 'output' 的回归层。用单引号将每个属性名称引起来。

说明：

该函数返回一个回归层对象layer,可以将其作为深度学习网络模型的最后一层。

在训练过程中，可以将预测结果传递给regressionLayer,它会将预测结果与真实标签进行比较，并计算出损失值。在反向传播过程中，损失值将用于更新网络的权重和偏差。

请注意，regressionLayer 仅适用于回归问题，不适用于分类问题。对于分类问题，可以使用classificationLayer函数来定义分类问题的损失函数层。

参考

（不推荐）回归输出层 - MATLAB regressionLayer - MathWorks 中国

回归输出层 - MATLAB - MathWorks 中国