MeanAbsolutePercentageError

clase pública MeanAbsolutePercentageError

Calcula el error porcentual absoluto medio entre etiquetas y predicciones.

loss = 100 * abs(labels - predictions) / labels

Uso independiente: 

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {2.f, 1.f}, {2.f, 3.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {1.f, 1.f}, {1.f, 0.f} });
    MeanAbsolutePercentageError mape = new MeanAbsolutePercentageError(tf);
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions);
    // produces 50f

Llamar con peso de muestra: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f});
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 20f

Usando el tipo de reducción SUM : 

    MeanAbsolutePercentageError mape = new MeanAbsolutePercentageError(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions);
    // produces 100.0f

Usando NONE tipo de reducción: 

    MeanAbsolutePercentageError mape = new MeanAbsolutePercentageError(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions);
    // produces [25f, 75f]

Campos heredados

Constructores Públicos

Error de porcentaje absoluto medio (Ops tf)
Crea una pérdida MeanAbsolutePercentageError usando getSimpleName() como nombre de la pérdida y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT
MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, reducción de reducción )
Crea una pérdida MeanAbsolutePercentageError usando getSimpleName() como nombre de la pérdida.
MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, nombre de cadena, reducción de reducción )
Crea un error de porcentaje medio absoluto

Métodos públicos

<T extiende TNumber > Operando <T>
llamada ( Operando <? extiende etiquetas TNumber >, predicciones de operando <T>, pesos de muestra de operando <T>)
Genera un Operando que calcula la pérdida.

Métodos heredados

Constructores Públicos

Error de porcentaje medio absoluto público (Ops tf)

Crea una pérdida MeanAbsolutePercentageError usando getSimpleName() como nombre de la pérdida y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, reducción de reducción )

Crea una pérdida MeanAbsolutePercentageError usando getSimpleName() como nombre de la pérdida.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
reducción Tipo de Reducción a aplicar sobre la pérdida.

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, nombre de cadena, reducción de reducción )

Crea un error de porcentaje medio absoluto

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
nombre el nombre de la perdida
reducción Tipo de Reducción a aplicar sobre la pérdida.

Métodos públicos

Llamada pública al operando <T> ( el operando <? extiende las etiquetas TNumber >, las predicciones del operando <T>, los pesos de muestra del operando <T>)

Genera un Operando que calcula la pérdida.

Parámetros
etiquetas los valores o etiquetas de verdad
predicciones las predicciones
pesos de muestra SampleWeights opcional actúa como un coeficiente de pérdida. Si se proporciona un escalar, entonces la pérdida simplemente se escala según el valor dado. Si SampleWeights es un tensor de tamaño [batch_size], entonces la pérdida total de cada muestra del lote se vuelve a escalar mediante el elemento correspondiente en el vector SampleWeights. Si la forma de SampleWeights es [batch_size, d0, .. dN-1] (o se puede transmitir a esta forma), entonces cada elemento de pérdida de las predicciones se escala según el valor correspondiente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas las funciones de pérdida se reducen en 1 dimensión, generalmente eje = -1).
Devoluciones
  • la pérdida