MatConvNet，错误与客观情节理解

Question

如何解释DAG包装器的图形输出？ 关于此，绝对有最低限度的文档。 与“目标”相关时，能量与时代的含义是什么？ ERROR图和OBJECTIVE图之间有什么区别？ MatConvNet是否尝试最小化目标而不是错误图？ MatConvNet如何在DAG包装器和Simple Wrapper中处理这些输出图？ 请有人必须对此有所了解。 我已经搜索了回复，但所有给出的都是不可靠的假设......

附上下面的示例图像。

输出图＃1（潜在过度拟合）

输出图＃2（错误和训练收敛）

Answer 1

与其他深度学习框架一样，网络试图最小化“客观”。 设计目标函数使其与“误差”非常相关。 您无法直接优化错误，因为它是离散的。 你必须找到它的一些代理来优化它。

MatConvNet如何在DAG包装器和Simple Wrapper中处理这些输出图？ 如果我没记错的话，MatConvNet会在DAG中查找名称为“error”和“loss”的变量并显示它们。

如果您有其他问题，请告诉我。