MatConvNet、エラー対目標プロットの理解

Question

DAGラッパーのグラフ出力をどのように解釈するのでしょうか？これについては、絶対に最小限の文書化があります。 「目的」と関連してエネルギー対エポックが意味することは何ですか？ ERRORプロットとOBJECTIVEプロットの違いは何ですか？ MatConvNetはエラープロットではなく目的を最小化しようとしていますか？ MatConvNetはDAGラッパー対シンプルラッパーでこれらの出力グラフをどのように処理しますか？してください、誰かがこれにいくつかの洞察力を持っている必要があります。私はレスポンスを探しましたが、信頼性の低い仮定はありませんでした...

以下の画像例を添付してください。他の深い学習フレームワークと同様に

Output Plot #1 (Potential Overfitting)

Output Plot #2 (Error and Training convergence)

Answer 1

、ネットワークが "客観" を最小限に抑えるようにしてください。目的関数は "誤差"と非常に相関するように設計されています。離散的なので、エラーを直接最適化することはできません。あなたはそれを最適化するためにそれのいくつかのプロキシを見つける必要があります。

MatConvNetはDAGラッパー対シンプルラッパーでこれらの出力グラフをどのように処理しますか？私が正しく覚えていれば、MatConvNetは "エラー"と "損失"という名前の変数をDAGで探して表示します。

他にご質問がありましたら教えてください。