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tf.keras.losses.hinge

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

間のヒンジ損失計算y_truey_pred

loss = mean(maximum(1 - y_true * y_pred, 0), axis=-1)

スタンドアロンの使用:

y_true = np.random.choice([-1, 1], size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.hinge(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(),
    np.mean(np.maximum(1. - y_true * y_pred, 0.), axis=-1))

y_true 地上真理値。 y_trueバイナリ(0または1)ラベルは、それらが-1または1形状=変換され提供される場合の値があることが予想-1または1である。 [batch_size, d0, .. dN]
y_pred 予測値。形状= [batch_size, d0, .. dN]

損失値をヒンジ。形状= [batch_size, d0, .. dN-1]