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CTCLossV2

パブリックファイナルクラスCTCLossV2

各バッチエントリのCTC損失(対数確率)を計算します。また、計算します

グラデーション。このクラスはソフトマックス操作を実行するため、入力は、たとえばLSTMによる出力の線形射影である必要があります。

ネストされたクラス

クラスCTCLossV2.Options CTCLossV2オプションの属性

パブリックメソッド

静的CTCLossV2
createスコープスコープ、オペランド<フロート>入力、オペランド<ロング>ラベルインデックス、オペランド<整数>ラベル値、オペランド<整数> sequenceLength、オプション...オプション)
新しいCTCLossV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
静的CTCLossV2.Options
ctcMergeRepeated (ブールctcMergeRepeated)
出力<フロート>
グラデーション()
`損失`の勾配。
静的CTCLossV2.Options
ignoreLongerOutputsThanInputs (ブール値ignoreLongerOutputsThanInputs)
出力<フロート>
損失()
対数確率を含むベクトル(バッチ)。
静的CTCLossV2.Options
preprocessCollapseRepeated (ブール値preprocessCollapseRepeated)

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public static CTCLossV2 create スコープスコープ、オペランド<フロート>入力、オペランド<ロング>ラベルインデックス、オペランド<整数>ラベル値、オペランド<整数> sequenceLength、オプション...オプション)

新しいCTCLossV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力3D、形状: `(max_time x batch_size x num_classes)`、ロジット。デフォルトの空白ラベルは、num_classes-1ではなく0です。
ラベルインデックス`SparseTensorのインデックス`。 `labels_indices(i、:) == [b、t]`は、 `labels_values(i)`が `(バッチb、時間t)`のIDを格納することを意味します。
labelsValues指定されたバッチと時間に関連付けられた値(ラベル)。
sequenceLengthシーケンスの長さを含むベクター(バッチ)。
オプションオプションの属性値を運ぶ
戻り値
  • CTCLossV2の新しいインスタンス

public static CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (ブールctcMergeRepeated)

パラメーター
ctcMergeRepeatedスカラー。 falseに設定すると、CTC計算中に、繰り返される空白以外のラベルはマージされず、個々のラベルとして解釈されます。これはCTCの簡略版です。

public Output <Float>グラデーション()

`損失`の勾配。 3D、形状: `(max_time x batch_size x num_classes)`。

public static CTCLossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (ブール値ignoreLongerOutputsThanInputs)

パラメーター
ignoreLongerOutputsThanInputsスカラー。 trueに設定すると、CTC計算中に、入力シーケンスよりも出力シーケンスが長いアイテムはスキップされます。これらは損失項に寄与せず、勾配がゼロです。

パブリック出力<フロート>損失()

対数確率を含むベクトル(バッチ)。

public static CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (ブール値preprocessCollapseRepeated)

パラメーター
preprocessCollapseRepeatedスカラー、trueの場合、繰り返されるラベルはCTC計算の前に折りたたまれます。