MeanAbsolutePercentageError

MeanAbsolutePercentageError คลาสสาธารณะ

คำนวณเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนแบบสัมบูรณ์เฉลี่ยระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน

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

การใช้งานแบบสแตนด์อโลน:

    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

การโทรด้วยน้ำหนักตัวอย่าง:

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

การใช้ประเภทการลด SUM :

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

การใช้ประเภทการลด NONE :

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

ฟิลด์ที่สืบทอดมา

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

MeanAbsolutePercentageError (Ops tf)
สร้างการสูญเสีย MeanAbsolutePercentageError โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสียและการลดการสูญเสียของ REDUCTION_DEFAULT
MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, การลด การลด )
สร้าง MeanAbsolutePercentageError Loss โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสีย
MeanAbsolutePercentageError (Ops tf ชื่อสตริง ลดการลด )
สร้าง MeanAbsolutePercentageError

วิธีการสาธารณะ

<T ขยาย TNumber > ตัวถูกดำเนินการ <T>
โทร ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <T> การคาดคะเน, ตัวดำเนินการ <T> ตัวอย่างน้ำหนัก)
สร้างตัวถูกดำเนินการที่คำนวณการสูญเสีย

วิธีการสืบทอด

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

สาธารณะ MeanAbsolutePercentageError (Ops tf)

สร้าง MeanAbsolutePercentageError Loss โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสียและการลดการสูญเสีย REDUCTION_DEFAULT

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow

สาธารณะ MeanAbsolutePercentageError (Ops tf การลดการลด )

สร้าง MeanAbsolutePercentageError Loss โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสีย

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow
การลดน้อยลง ประเภทของส่วนลดที่จะใช้กับการสูญเสีย

MeanAbsolutePercentageError สาธารณะ (Ops tf ชื่อสตริง ลดการลด )

สร้าง MeanAbsolutePercentageError

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow
ชื่อ ชื่อของการสูญเสีย
การลดน้อยลง ประเภทของส่วนลดที่จะใช้กับการสูญเสีย

วิธีการสาธารณะ

ตัวดำเนินการ สาธารณะ <T> โทร ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <T> การคาดการณ์, ตัวดำเนินการ <T> ตัวอย่างน้ำหนัก)

สร้างตัวถูกดำเนินการที่คำนวณการสูญเสีย

พารามิเตอร์
ฉลาก ค่าความจริงหรือป้ายกำกับ
การคาดการณ์ การคาดการณ์
ตัวอย่างน้ำหนัก SampleWeights ที่เป็นตัวเลือกจะทำหน้าที่เป็นสัมประสิทธิ์การสูญเสีย หากมีการระบุสเกลาร์ การสูญเสียก็จะถูกปรับขนาดตามค่าที่กำหนด หาก SampleWeights เป็นเทนเซอร์ที่มีขนาด [batch_size] ค่าที่สูญเสียทั้งหมดสำหรับแต่ละตัวอย่างในแบตช์จะถูกปรับขนาดใหม่โดยองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องในเวกเตอร์ SampleWeights หากรูปร่างของ SampleWeights คือ [batch_size, d0, .. dN-1] (หรือสามารถถ่ายทอดไปยังรูปร่างนี้ได้) ดังนั้น องค์ประกอบที่สูญเสียแต่ละรายการของการคาดการณ์จะถูกปรับขนาดตามค่าที่สอดคล้องกันของ SampleWeights (หมายเหตุสำหรับ dN-1: ฟังก์ชันการสูญเสียทั้งหมดลดลง 1 มิติ โดยปกติจะเป็นแกน=-1)
การส่งคืน
  • การสูญเสีย