CategoricalHinge

klasa publiczna CategoricalHinge

Oblicza kategoryczną utratę zawiasów między etykietami i przewidywaniami.

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

oczekuje się, że wartości labels będą wynosić 0 lub 1.

Samodzielne użycie:

    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

Wywołanie z wagą próbki:

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

Używanie typu redukcji SUM :

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

Używanie typu redukcji NONE :

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

Dziedziczone pola

Konstruktorzy publiczni

KategoriaZawias (Ops tf)
Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
KategorycznyZawias (Ops tf, Redukcja )
Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName() jako nazwy straty
KategoriaZawias (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )
Tworzy zawias kategoryczny

Metody publiczne

<T rozszerza numer T > Operand <T>
wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)
Generuje operand, który oblicza stratę.

Metody dziedziczone

Konstruktorzy publiczni

publiczny Zawias kategoryczny (Ops tf)

Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT

Parametry
tf operacji TensorFlow

public CategoricalHinge (Ops tf, redukcja redukcji )

Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName() jako nazwy straty

Parametry
tf operacji TensorFlow
zmniejszenie Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

public CategoricalHinge (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji)

Tworzy zawias kategoryczny

Parametry
tf operacji TensorFlow
nazwa nazwa straty
zmniejszenie Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

Metody publiczne

publiczne wywołanie argumentu <T> ( operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)

Generuje operand, który oblicza stratę.

Parametry
etykiety wartości prawdy lub etykiety
prognozy przewidywania
próbkiWagi Opcjonalne próbkiWeights działają jako współczynnik straty. Jeśli podany jest skalar, strata jest po prostu skalowana według podanej wartości. Jeśli SampleWeights jest tensorem rozmiaru [batch_size], wówczas całkowita strata dla każdej próbki w partii jest przeskalowana przez odpowiedni element wektora SampleWeights. Jeśli kształt SampleWeights wynosi [batch_size, d0, .. dN-1] (lub może być nadawany do tego kształtu), wówczas każdy element przewidywanej straty jest skalowany przez odpowiednią wartość SampleWeights. (Uwaga do dN-1: wszystkie funkcje strat zmniejszają się o 1 wymiar, zwykle oś=-1.)
Powroty
  • strata