Hinge

classe pública dobradiça

Calcula a perda de dobradiça entre rótulos e previsões.

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

Espera-se que os valores dos labels sejam -1 ou 1. Se rótulos binários (0 ou 1) forem fornecidos, eles serão convertidos para -1 ou 1.

Uso autônomo: 

    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

Ligando com peso de amostra: 

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

Usando o tipo de redução SUM : 

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

Usando NONE tipo de redução: 

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

Campos herdados

Construtores Públicos

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

Métodos Públicos

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

Métodos herdados

Construtores Públicos

dobradiça pública (Ops tf)

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

Parâmetros
tf o TensorFlow Ops

dobradiça pública (operações tf, redução de redução)

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

Parâmetros
tf o TensorFlow Ops
redução Tipo de redução a aplicar à perda.

dobradiça pública (Ops tf, nome da string, redução de redução)

Cria uma dobradiça

Parâmetros
tf o TensorFlow Ops
nome o nome da perda
redução Tipo de redução a aplicar à perda.

Métodos Públicos

pública Operando <T> chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, Operando <T> previsões, Operando <T> sampleWeights)

Gera um operando que calcula a perda.

Se executado no modo Graph, o cálculo lançará TFInvalidArgumentException se os valores do rótulo não estiverem no conjunto [-1., 0., 1.]. No modo ansioso, esta chamada lançará IllegalArgumentException , se os valores do rótulo não estiverem no conjunto [-1., 0., 1.].

Parâmetros
rótulos os valores verdadeiros ou rótulos devem ser -1, 0 ou 1. Espera-se que os valores sejam -1 ou 1. Se rótulos binários (0 ou 1) forem fornecidos, eles serão convertidos para -1 ou 1.
previsões as previsões, os valores devem estar no intervalo [0. a 1.] inclusive.
sampleWeights 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], 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 pode ser transmitida para esta forma), então cada elemento de perda de previsões é dimensionado pelo valor correspondente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas as funções de perda reduzem em 1 dimensão, geralmente eixo = -1.)
Devoluções
  • a perda
Lança
Exceção de argumento ilegal se as previsões estiverem fora do intervalo [0.-1.].