Hinge

লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে কব্জা ক্ষতি গণনা করে৷

loss = maximum(1 - labels * predictions, 0) ।

labels মানগুলি -1 বা 1 হবে বলে আশা করা হচ্ছে৷ যদি বাইনারি (0 বা 1) লেবেলগুলি প্রদান করা হয় তবে সেগুলি -1 বা 1-এ রূপান্তরিত হবে৷

স্বতন্ত্র ব্যবহার:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
    Hinge hingeLoss = new Hinge(tf);
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions);
    // produces 1.3f
 

নমুনা ওজন সহ কলিং:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.55f
 

SUM হ্রাসের ধরন ব্যবহার করা:

    Hinge hingeLoss = new Hinge(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions);
    // produces 2.6f
 

NONE রিডাকশন টাইপ ব্যবহার করা:

    Hinge hingeLoss = new Hinge(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions);
    // produces [1.1f, 1.5f]