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tf.keras.losses.MSLE

TensorFlow 1 개 버전 GitHub의에서 소스보기

사이의 평균 제곱 로그 오류 계산 y_truey_pred .

loss = mean(square(log(y_true + 1) - log(y_pred + 1)), axis=-1)

독립형 사용 :

y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
y_true = np.maximum(y_true, 1e-7)
y_pred = np.maximum(y_pred, 1e-7)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(),
    np.mean(
        np.square(np.log(y_true + 1.) - np.log(y_pred + 1.)), axis=-1))

y_true 지상의 진리 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .
y_pred 예측 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .

대수 평균 제곱 오차 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN-1] .