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tf.keras.metrics.MeanSquaredLogarithmicError

TensorFlow 1版 GitHub上查看源代码

计算之间的均方误差对数y_truey_pred

name 度量实例(可选)字符串名称。
dtype 度量结果(可选)的数据类型。

独立使用:

m = tf.keras.metrics.MeanSquaredLogarithmicError()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]])
m.result().numpy()
0.12011322
m.reset_states()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]],
               sample_weight=[1, 0])
m.result().numpy()
0.24022643

与使用compile() API:

 model.compile(
    optimizer='sgd',
    loss='mse',
    metrics=[tf.keras.metrics.MeanSquaredLogarithmicError()])
 

方法

reset_states

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复位所有指标状态变量。

该功能被称为历元/步骤之间,当量度训练期间被评估。

result

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计算并返回度量值张量。

计算结果是一个幂等操作,简单地计算出使用状态变量的度量值。

update_state

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累积指标的统计数据。

y_truey_pred应该具有相同的形状。

ARGS
y_true 地面真值。形状= [batch_size, d0, .. dN]
y_pred 该预测值。形状= [batch_size, d0, .. dN]
sample_weight 可选sample_weight充当用于度量的系数。如果提供了一个标量,则该度量简单地通过给定的值进行缩放。如果sample_weight是大小的张量[batch_size]则该度量为批处理的每个样本是通过在相应的元件重新缩放sample_weight矢量。如果形状sample_weight[batch_size, d0, .. dN-1]或可被广播到该形状),那么每个度量元件y_pred是由相应的值缩放sample_weight 。 (上注dN-1所有度量函数减少由1个维,通常是最后轴线(-1))。

返回
更新运算。