CategoricalHinge

genel sınıf Kategorik Menteşe

Etiketler ve tahminler arasındaki kategorik menteşe kaybını hesaplar.

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

labels değerlerinin 0 veya 1 olması beklenir.

Bağımsız kullanım:

    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

Numune ağırlığıyla arama:

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

SUM azaltma türünü kullanma:

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

NONE azaltma türünü kullanma:

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

Devralınan Alanlar

Kamu İnşaatçıları

Kategorik Menteşe (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName() kullanarak Kategorik Menteşe Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma oluşturur
Kategorik Menteşe (Ops tf, Redüksiyon azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak Kategorik Menteşe Kaybı oluşturur
Kategorik Menteşe (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
Kategorik Menteşe Oluşturur

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Kamu İnşaatçıları

genel Kategorik Menteşe (Ops tf)

Kayıp adı olarak getSimpleName() kullanarak Kategorik Menteşe Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları

genel Kategorik Menteşe (Ops tf, Azaltma azaltma)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak Kategorik Menteşe Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

public Kategorik Menteşe (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)

Kategorik Menteşe Oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

Genel Yöntemler

genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)

Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Parametreler
etiketler doğruluk değerleri veya etiketleri
tahminler tahminler
örnekAğırlıklar İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman partinin her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.)
İade
  • kayıp