Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

Moduł: tf.keras.losses

TensorFlow 1 wersja

Wbudowane funkcje strat.

klasy

class BinaryCrossentropy : Oblicza cross-entropia strata pomiędzy prawdziwymi etykiet i przewidywanych etykiet.

class CategoricalCrossentropy : Oblicza crossentropy straty pomiędzy etykietami i prognoz.

class CategoricalHinge : Oblicza kategoryczny strata zawias pomiędzy y_true i y_pred .

class CosineSimilarity : Oblicza cosinus podobieństwa między etykietami i prognoz.

class Hinge : oblicza straty zawias pomiędzy y_true i y_pred .

class Huber : Oblicza utrata Huber między y_true i y_pred .

class KLDivergence : Oblicza Kullback-Leiblera strata rozbieżność między y_true i y_pred .

class LogCosh : Oblicza logarytm cosinus hiperboliczny błędu predykcji.

class Loss : Utrata klasy bazowej.

class MeanAbsoluteError : Oblicza średnią z wartości bezwzględnej różnic pomiędzy etykietami i prognoz.

class MeanAbsolutePercentageError : Oblicza średni bezwzględny błąd procentowy pomiędzy y_true i y_pred .

class MeanSquaredError : Oblicza średnią z kwadratów błędów pomiędzy etykietami i prognoz.

class MeanSquaredLogarithmicError : Oblicza średnią logarytmiczną squared error między y_true i y_pred .

class Poisson : Oblicza utrata Poissona między y_true i y_pred .

class Reduction : Rodzaje redukcji strat.

class SparseCategoricalCrossentropy : Oblicza crossentropy straty pomiędzy etykietami i prognoz.

class SquaredHinge : Oblicza kwadrat strata zawias pomiędzy y_true i y_pred .

Funkcje

KLD(...) : Oblicza Kullback-Leiblera strata rozbieżność między y_true i y_pred .

MAE(...) : Oblicza średni błąd bezwzględny pomiędzy etykietami i prognoz.

MAPE(...) : Oblicza średni bezwzględny błąd procentowy pomiędzy y_true i y_pred .

MSE(...) : Oblicza błąd średniokwadratowy między etykietami i prognoz.

MSLE(...) : Oblicza średnią logarytmiczną squared error między y_true i y_pred .

binary_crossentropy(...) : oblicza binarny strata crossentropy.

categorical_crossentropy(...) : Oblicza kategoryczny strata crossentropy.

categorical_hinge(...) : Oblicza kategoryczny strata zawias pomiędzy y_true i y_pred .

cosine_similarity(...) : Oblicza cosinus podobieństwa między etykietami i prognoz.

deserialize(...) : Deserializes instancji odcinkach klasa strata / funkcji.

get(...) : Pobiera stratę Keras jako function / Loss instancji klasy.

hinge(...) : Oblicza utrata zawias pomiędzy y_true i y_pred .

huber(...) : Oblicza Huber wartość strat.

kl_divergence(...) : Oblicza Kullback-Leiblera strata rozbieżność między y_true i y_pred .

kld(...) : Oblicza Kullback-Leiblera strata rozbieżność między y_true i y_pred .

kullback_leibler_divergence(...) : Oblicza Kullback-Leiblera strata rozbieżność między y_true i y_pred .

log_cosh(...) : logarytm cosinus hiperboliczny błędu predykcji.

logcosh(...) : logarytm cosinus hiperboliczny błędu predykcji.

mae(...) : Oblicza średni błąd bezwzględny pomiędzy etykietami i prognoz.

mape(...) : Oblicza średni bezwzględny błąd procentowy pomiędzy y_true i y_pred .

mean_absolute_error(...) : Oblicza średni błąd bezwzględny pomiędzy etykietami i prognoz.

mean_absolute_percentage_error(...) : Oblicza średni bezwzględny błąd procentowy pomiędzy y_true i y_pred .

mean_squared_error(...) : Oblicza błąd średniokwadratowy między etykietami i prognoz.

mean_squared_logarithmic_error(...) : Oblicza średnią logarytmiczną squared error między y_true i y_pred .

mse(...) : Oblicza błąd średniokwadratowy między etykietami i prognoz.

msle(...) : Oblicza średnią logarytmiczną squared error między y_true i y_pred .

poisson(...) : Oblicza utrata Poissona między y_true i y_pred.

serialize(...) : funkcja straty serializes lub Loss instancji.

sparse_categorical_crossentropy(...) : Oblicza rzadki kategoryczny strata crossentropy.

squared_hinge(...) : Oblicza kwadrat strata zawias pomiędzy y_true i y_pred .