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。

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

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）

クラスjava.lang.Objectから

パブリックメソッド

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。

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

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。

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

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。

対数確率を含むベクトル（バッチ）。

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。