Calcula Calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico do erro de previsão.
logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2)
, onde x
são as predictions - labels
erro predictions - labels
.
Uso autônomo:
Operand<TFloat32> labels = tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} }); Operand<TFloat32> predictions = tf.constant(new float[][] { {1.f, 1.f}, {0.f, 0.f} }); LogCosh logcosh = new LogCosh(tf); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions); // produces 0.108
Ligando com peso de amostra:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.8f, 0.2f}); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.087f
Usando o tipo de redução SUM
:
LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions); // produces 0.217f
Usando o tipo de redução NONE
:
LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions); // produces [0.217f, 0f]
Campos herdados
Construtores Públicos
LogCosh (Ops tf) Cria uma perda LogCosh usando getSimpleName() como o nome da perda e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT | |
LogCosh (Ops tf, nome da string) Cria uma perda LogCosh usando uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT | |
LogCosh (Ops tf, redução de redução) Cria uma perda LogCosh usando getSimpleName() como o nome da perda | |
Métodos Públicos
<T estende TNumber > Operando <T> |
Métodos herdados
Construtores Públicos
público LogCosh (Ops tf)
Cria uma perda LogCosh usando getSimpleName()
como o nome da perda e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|
public LogCosh (Ops tf, nome da string)
Cria uma perda LogCosh usando uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|---|
nome | o nome da perda, se nulo, então getSimpleName() é usado. |
público LogCosh (Ops tf, redução de redução)
Cria uma perda LogCosh usando getSimpleName()
como o nome da perda
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|---|
redução | Tipo de redução a aplicar à perda. |
public LogCosh (Ops tf, nome da string, redução de redução)
Cria uma perda LogCosh
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|---|
nome | o nome da perda, se nulo, então getSimpleName() é usado. |
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.
Parâmetros
rótulos | os valores verdadeiros ou rótulos |
---|---|
previsões | as previsões |
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