CategoricalHinge

classe pública CategoricalHinge

Calcula a perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões.

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

espera-se que os valores labels sejam 0 ou 1.

Uso autônomo:

    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

Chamando com peso amostral:

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

Usando o tipo de redução SUM :

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

Usando o tipo de redução NONE :

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

Campos Herdados

Construtores Públicos

CategóricaHinge (Ops tf)
Cria uma perda de dobradiça categórica usando getSimpleName() como o nome da perda e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT
CategoricalHinge (Ops tf, redução de redução )
Cria uma perda de dobradiça categórica usando getSimpleName() como o nome da perda
CategoricalHinge (Ops tf, nome da string, redução de redução )
Cria uma dobradiça categórica

Métodos Públicos

<T estende TNumber > Operando <T>
chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de Operando <T>, Operando <T> sampleWeights)
Gera um Operando que calcula a perda.

Métodos herdados

Construtores Públicos

dobradiça categórica pública (Ops tf)

Cria uma perda de dobradiça categórica usando getSimpleName() como o nome da perda e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow

public CategoricalHinge (Ops tf, redução de redução )

Cria uma perda de dobradiça categórica usando getSimpleName() como o nome da perda

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public CategoricalHinge (Ops tf, nome da string, redução de redução )

Cria uma dobradiça categórica

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

Métodos Públicos

chamada de operando público <T> ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de operando <T>, pesos de amostra de operando <T>)

Gera um Operando que calcula a perda.

Parâmetros
rótulos os valores de verdade ou rótulos
previsões as previsões
pesos de amostra sampleWeights opcional atua como um coeficiente para a perda. Se um escalar for fornecido, a perda será simplesmente dimensionada pelo valor fornecido. Se SampleWeights for um tensor de tamanho [batch_size], então a perda total de cada amostra do lote será redimensionada pelo elemento correspondente no vetor SampleWeights. Se a forma de SampleWeights for [batch_size, d0, .. dN-1] (ou puder ser transmitida para esta forma), então cada elemento de perda das previsões será dimensionado pelo valor correspondente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas as funções de perda são reduzidas em 1 dimensão, geralmente eixo=-1.)
Devoluções
  • a perda