ドキュメントでは、それぞれ異なる重みとバイアスで初期化された 10 個の異なるニューラル ネットワークをトレーニングしています。netはニューラル ネットワークを構築するための変数、x1はトレーニング データセット、t1はトレーニングで使用される既知のラベル、x2はテスト データセット、t2はテスト ラベルです。各ニューラル ネットワークは、セル変数に格納されますNN{}。
トレーニング後、テスト セットt2とを使用して評価が行われx2ますが、mse の計算は を使用して行われます。これはトレーニング済みのモデルであり、単なる構造ではないためmse(net, t2, y2)、正しいステートメントである必要があると思います。以下は、リンクに記載されているコードです。mse(NN{i}, t2, y2)NN{}net
関数呼び出しはmse(NN{i}, t2, y2)代わりにする必要がありmse(net, t2, y2)ますか?
net = feedforwardnet(10);
numNN = 10;
NN = cell(1, numNN);
perfs = zeros(1, numNN);
for i = 1:numNN
fprintf('Training %d/%d\n', i, numNN);
NN{i} = train(net, x1, t1);
y2 = NN{i}(x2);
perfs(i) = mse(net, t2, y2);
end