Hinge

Etiketler ve tahminler arasındaki menteşe kaybını hesaplar.

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

labels değerlerinin -1 veya 1 olması beklenir. İkili (0 veya 1) etiketler sağlanırsa -1 veya 1'e dönüştürülür.

Bağımsız kullanım:

    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
 

Örnek ağırlıkla arama:

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

SUM azaltma türünü kullanma:

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

NONE azaltma türünü kullanma:

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