CategoricalHinge

общественный класс КатегорикалХинге

Вычисляет категориальную потерю шарнира между метками и прогнозами.

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

Ожидается, что значения labels будут равны 0 или 1.

Автономное использование:

    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

Вызов с выборочным весом:

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

Использование типа сокращения SUM :

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

Использование типа сокращения NONE :

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

Унаследованные поля

Публичные конструкторы

Категориальный шарнир (Ops TF)
Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT
Категориальный шарнир (Ops tf, сокращение сокращения )
Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери.
CategoricalHinge (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения )
Создает категориальный шарнир

Публичные методы

<T расширяет TNumber > Операнд <T>
вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)
Генерирует операнд, который вычисляет потери.

Унаследованные методы

Публичные конструкторы

общедоступный категориальный шарнир (Ops TF)

Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT

Параметры
ТС Операции TensorFlow

public CategoricalHinge (Ops tf, сокращение сокращения )

Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери.

Параметры
ТС Операции TensorFlow
снижение Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public CategoricalHinge (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения )

Создает категориальный шарнир

Параметры
ТС Операции TensorFlow
имя название потери
снижение Тип уменьшения, применяемого к убытку.

Публичные методы

общедоступный вызов операнда <T> ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)

Генерирует операнд, который вычисляет потери.

Параметры
этикетки значения истинности или метки
предсказания предсказания
образецВес Необязательный sampleWeights действует как коэффициент потерь. Если указан скаляр, то потери просто масштабируются по заданному значению. Если SampleWeights — это тензор размера [batch_size], то общие потери для каждой выборки пакета масштабируются соответствующим элементом вектора SampleWeights. Если форма SampleWeights равна [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть передана в эту форму), то каждый элемент потерь прогнозов масштабируется соответствующим значением SampleWeights. (Примечание к dN-1: все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось = -1.)
Возврат
  • потеря