matlab中trainingoptions函数默认的损失函数

在MATLAB的Deep Learning Toolbox中，trainingoptions函数默认的损失函数取决于所选择的网络类型和任务类型。例如，对于分类任务，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、对数似然损失函数、Hinge损失函数等；对于回归任务，常用的损失函数包括均方误差损失函数、平均绝对误差损失函数等。如果不指定损失函数，则trainingoptions函数会根据网络类型和任务类型自动选择默认的损失函数。

相关问题

如何看matlab中trainingoptions函数的损失函数

在MATLAB中，可以通过trainingoptions函数的'LossFunction'参数来指定训练过程中使用的损失函数。例如，如果想使用交叉熵损失函数，则可以在调用trainingoptions函数时设置参数'LossFunction'为'crossentropy'，代码示例如下：

options = trainingOptions('sgdm','LossFunction','crossentropy');

如果想查看具体的损失函数实现代码，可以在MATLAB命令行窗口输入以下命令：

edit crossentropy

这将打开MATLAB的内置编辑器，并显示crossentropy函数的源代码。如果想查看其他损失函数的实现代码，只需将'crossentropy'替换为相应的损失函数名称即可。

matlab中trainingOptions函数修改L2Regularization有什么效果

在 MATLAB 中，`trainingOptions` 函数用于设置深度学习模型训练的参数。其中，`L2Regularization` 参数用于控制 L2 正则化项的权重，该正则化项在损失函数中加入，可以有效地避免过拟合现象。

当你将 `L2Regularization` 设置为非零值时，模型会倾向于学习更简单的函数，因为较小的权重值会减少模型的复杂度。这将导致模型在训练集上的表现略微下降，但在测试集上的表现可能会有所提高，因为过拟合问题被缓解了。

总之，通过修改 `L2Regularization` 参数可以控制模型的正则化强度，从而影响模型的准确性和泛化能力。