MeanAbsolutePercentageError

public class MeanAbsolutePercentageError

Calcula o erro percentual médio absoluto entre rótulos e previsões.

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

Uso autônomo:

    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
 

Ligando com peso da amostra:

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

Usando o tipo de redução SUM :

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

Usando o tipo de redução NONE :

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

Campos herdados

Construtores Públicos

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

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

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf)

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

Parâmetros
tf o TensorFlow Ops

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, redução de redução)

Cria uma perda MeanAbsolutePercentageError usando getSimpleName() como o nome da perda

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

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, nome da string, redução de redução)

Cria um MeanAbsolutePercentageError

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.

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