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tf.keras.losses.MAE

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

ラベルと予測との間の平均絶対誤差を計算します。

loss = mean(abs(y_true - y_pred), axis=-1)

スタンドアロンの使用:

y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(), np.mean(np.abs(y_true - y_pred), axis=-1))

y_true 地上真理値。形状= [batch_size, d0, .. dN]
y_pred 予測値。形状= [batch_size, d0, .. dN]

平均絶対誤差値。形状= [batch_size, d0, .. dN-1]