Question

我想将此函数实现为训练神经网络的错误函数：

function err = MyErrorFunction(T,O)
  d = T - O;
  err = -d*( exp(-d) - 1 );
end

其中T是目标值，O是输入的神经网络输出。

训练算法并不重要（显然trainlm的错误函数不可自定义，所以我可以使用trainscg）。

我发现this article建议使用template_performance.m文件来定义新的效果函数。我说我只是复制这个文件并根据需要自定义它。

<德尔> 但正如我所理解的那样，`template_performance.m`是** performance **函数的模板，而不是** error **函数：`template_performance.m`获取错误值并输出性能值，例如它可以总结错误的平方并输出它们（SSE）。

显然，从MATLAB 2010开始，template_performance.m已被弃用。

那么，我如何改变训练神经网络时计算/评估错误/性能的方式？

Answer 1

我遇到了类似的问题......关于定制性能功能的全部事情都是一场灾难。许多东西正在被折旧，而且我们应做什么没有文档。

我最终不得不破解我不打算使用（SSE）的性能函数的核心文件。在matlab目录MATLAB\R2012b\toolbox\nnet\nnet\nnperformance下，您可以找到它们。我修改了apply.m（在SSE +文件夹中）函数，其中一些方向权重基于t，t-1更改。但后来我遇到了训练算法的问题，该算法以与apply()不同的方式和格式向perform()发送参数。我最终没有使用perform()并为此编写自己的代码。耶稣......一团糟。

这是一个非常难看的黑客，我很乐意听到任何找到正确方法的人。

Answer 2

根据我的理解，性能函数既用于训练和测试/评估（除非某个训练算法被硬编码到特定函数）

如何自定义MATLAB神经网络的误差函数

2 个答案: