CategoricalHinge

classe pubblica CategoricalHinge

Calcola la perdita di cerniera categoriale tra etichette e previsioni.

loss = maximum(neg - pos + 1, 0) dove neg=maximum((1-labels)*predictions) e pos=sum(labels*predictions)

i valori labels dovrebbero essere 0 o 1.

Utilizzo autonomo:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0, 1}, {0, 0} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
    CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf);
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions);
    // produces 1.4

Chiamata con peso campione:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.6f

Utilizzando il tipo di riduzione SUM :

    CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions);
    // produces 2.8f

Utilizzando il tipo di riduzione NONE :

    CategoricalHinge categoricalHinge =
        new CategoricalHinge(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions);
    // produces [1.2f, 1.6f]

Campi ereditati

Costruttori pubblici

Cerniera categorica (Ops tf)
Crea una perdita di cerniera categoriale utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
CategoricalHinge (Ops tf, Riduzione riduzione)
Crea una perdita cerniera categoriale utilizzando getSimpleName() come nome della perdita
CategoricalHinge (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)
Crea un cardine categoriale

Metodi pubblici

<T estende TNumero > Operando <T>
chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, Operando <T> sampleWeights)
Genera un operando che calcola la perdita.

Metodi ereditati

Costruttori pubblici

public CategoricalHinge (Ops tf)

Crea una perdita di cerniera categoriale utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow

public CategoricalHinge (Ops tf, Riduzione riduzione)

Crea una perdita cerniera categoriale utilizzando getSimpleName() come nome della perdita

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

public CategoricalHinge (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)

Crea un cardine categoriale

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Metodi pubblici

chiamata pubblica dell'operando <T> ( Operando <? estende TNumber > etichette, previsioni dell'operando <T>, operando <T> sampleWeights)

Genera un operando che calcola la perdita.

Parametri
etichette i valori o le etichette di verità
previsioni le previsioni
campionePesi sampleWeights opzionale funge da coefficiente per la perdita. Se viene fornito uno scalare, la perdita viene semplicemente ridimensionata in base al valore fornito. Se SampleWeights è un tensore di dimensione [batch_size], la perdita totale per ciascun campione del batch viene riscalata dall'elemento corrispondente nel vettore SampleWeights. Se la forma di SampleWeights è [batch_size, d0, .. dN-1] (o può essere trasmessa a questa forma), ogni elemento di perdita delle previsioni viene ridimensionato in base al valore corrispondente di SampleWeights. (Nota su dN-1: tutte le funzioni di perdita si riducono di 1 dimensione, solitamente asse=-1.)
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