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Subclasses diretas conhecidas BinaryCrossentropy , CategoricalCrossentropy , CategoricalHinge , CosineSimilarity , dobradiça , Huber , KLDivergence , LogCosh , MeanAbsoluteError , MeanAbsolutePercentageError , MeanSquaredError , MeanSquaredLogarithmicError , Poisson , SparseCategoricalCrossentropy , SquaredHinge | BinaryCrossentropy | Calcula a perda de entropia cruzada entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | CategoricalCrossentropy | Calcula a perda de entropia cruzada entre os rótulos e as previsões. | | CategoricalHinge | Calcula a perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões. | | CosineSimilarity | Calcula a semelhança de cosseno entre rótulos e previsões. | | Dobradiça | Calcula a perda de dobradiça entre rótulos e previsões. | | Huber | Calcula a perda de Huber entre rótulos e previsões. | | KLDivergence | Calcula a perda de divergência de Kullback-Leibler entre rótulos e previsões. | | LogCosh | Calcula Calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico do erro de previsão. | | MeanAbsoluteError | Calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanAbsolutePercentageError | Calcula o erro percentual médio absoluto entre rótulos e previsões. | | MeanSquaredError | Calcula a média dos quadrados dos erros entre rótulos e previsões. | | MeanSquaredLogarithmicError | Calcula os erros logarítmicos médios quadrados entre rótulos e previsões. | | Poisson | Calcula a perda de Poisson entre rótulos e previsões. | | SparseCategoricalCrossentropy | Calcula a perda de entropia cruzada entre rótulos e previsões. | | SquaredHinge | Calcula a perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões. |
|
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object | boleano | igual a (objeto arg0) |
| aula final <?> | getClass () |
| int | hashCode () |
| vazio final | notificar () |
| vazio final | notificar tudo () |
| Fragmento | toString () |
| vazio final | espera (long arg0, int arg1) |
| vazio final | espera (long arg0) |
| vazio final | espera () |
Campos
Redução public static final REDUCTION_DEFAULT
Métodos Públicos
public abstract 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.) |
|---|
chamada pública de operando <T> (rótulos de operando <? extends TNumber >, previsões de operando <T>)
Parâmetros
| rótulos | os valores verdadeiros ou rótulos |
|---|
| previsões | as previsões |
|---|
public Reduction getReduction ()
Obtém a redução de perdas
public Ops getTF ()
Obtém as operações do TensorFlow
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Última atualização 2021-04-01 UTC.
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