如何自定义 MATLAB 神经网络的误差函数

Question

我想将此函数实现为训练神经网络的误差函数：

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。

训练算法无关紧要（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 文件来定义新的性能函数。我说我只是复制此文件并根据需要对其进行自定义。

但据我了解，`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，例如它可以总结误差的平方并输出它们（SSE）。

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

那么，在训练神经网络时，如何改变计算/评估错误/性能的方式？

Answer 1

我也遇到过类似的问题……关于自定义性能函数的整个过程是一场彻底的灾难。很多东西都在贬值，关于我们应该做什么的文档为零。

我最终不得不破解我不打算使用的性能功能的核心文件 (SSE)。在 matlab 目录MATLAB\R2012b\toolbox\nnet\nnet\nnperformance 下可以找到它们。我根据t、t-1 的变化，用一些方向权重修改了 apply.m（在 SSE+ 文件夹中）函数。但后来我遇到了训练算法以与perform() 不同的方式和格式向apply() 发送参数的问题。我最终没有使用perform() 并为此编写自己的代码。耶稣……一团糟。

这是一个非常丑陋的 hack，我很想听听任何找到正确方法的人的意见。

Answer 2

据我了解，性能函数用于训练和测试/评估（除非某个训练算法被硬编码为特定函数）