MATLAB查看用了什么损失函数

在MATLAB中，你可以通过查看训练模型的代码来确定使用了哪种损失函数。通常，在训练模型的过程中，会使用损失函数来衡量预测值与实际值之间的差异。

如果你有训练模型的代码，可以查找与损失函数相关的部分。一些常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

以下是一个使用均方误差作为损失函数的示例代码：

% 创建模型
model = createModel();

% 定义损失函数
lossFcn = 'mse';

% 配置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'LossFunction', lossFcn);

% 训练模型
trainedModel = trainModel(data, labels, model, options);

在上述示例中，`'mse'`参数指定了均方误差作为损失函数。你可以根据具体的代码查看损失函数的设置。

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matlab使用MAE做损失函数

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）可以用作回归模型的损失函数。在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现 MAE 损失函数的计算：

function loss = mae_loss(y_true, y_pred)
% y_true：真实值
% y_pred：预测值

n = length(y_true);  % 样本数量
loss = sum(abs(y_true - y_pred)) / n;  % 计算平均绝对误差
end

上述代码中，使用了 MATLAB 内置的 `abs` 函数计算绝对误差，然后使用 `sum` 函数求和，并除以样本数量，得到平均绝对误差。

matlab trainnetwork函数用的什么损失函数

trainnetwork函数在Matlab中用于训练深度神经网络。在默认情况下，trainnetwork函数使用交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）来训练网络。但是，你可以通过设置训练选项来指定不同的损失函数。例如，可以使用均方误差损失函数（mean squared error loss function）或对数损失函数（log loss function）等。