trainNetwo​rk(X,Y,lay​ers,option​s) の応答Yに、categorical ベクトルではなく数値​応答を入力することは​可能でしょうか？

複数チャネルを持つ2次元データを入力としたCNNを作っているのですが、

入力：X = 2次元データの高さ×2次元データの幅×チャネル数×データ数

応答：Y = 応答数×1×データ数

上記のもとで、trainNetwork(X,Y,layers,options)を実行したところ

「無効な学習データです。Y はカテゴリカル応答のベクトルでなければなりません。」

とエラーが発生しました。

この場合、Yに数値応答を入力するのは可能でしょうか？

ご教示ください。

よろしくお願いいたします。

Answer 1

[Kenta]

数値応答ということは、「Aだ、Bだ」というカテゴリー分類ではなく、「3.1だ、7だ」といった、回帰をするという認識でよいでしょうか？

その場合は、ネットワークの最後にregression layerを付加すればよいと思います。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/train-a-convolutional-neural-network-for-regression.html;jsessionid=00fa342fac2a6e492859e631f90c

また、手書き文字認識といった、数字というカテゴリーを分類したい際は、Y=categorical(Y)として、Yの形式をcategoricalに変更すればよいと思います。

[Tamu]

回答ありがとうございます！

説明不足で申し訳ありません。

数字でカテゴリー分類したいのですが、

例えば1~5の数字を認識するネットワークで「3」のイメージを入力する際、

応答Yにはベクトル[0,0,1,0,0]をcategoricalで変換したベクトルを代入すればよいということでしょうか？

お手数おかけしますが、よろしくお願いいたします。

[Kenta]

いえ、そのような形式にせず、単にカテゴリカル型の「3」にすればよいです。

Y=[1 2 3 2 3 3 2 1]';
Ylabel=categorical(Y);

例えば、Yが上のようであれば、2行目のような操作をすればよいと思います。

[Tamu]

回答ありがとうございます！

一度教えていただいたカテゴリカル型で試してみます。