CategoricalHinge

ラベルと予測の間のカテゴリカル ヒンジ損失を計算します。

loss = maximum(neg - pos + 1, 0)ここで、 neg=maximum((1-labels)*predictions)およびpos=sum(labels*predictions)

labels値は 0 または 1 であると想定されます。

スタンドアロン使用:

    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
 

サンプルの重みを指定して呼び出します:

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

SUMリダクションタイプの使用:

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

NONE削減タイプを使用する:

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