MeanSquaredError

clase pública MeanSquaredError

Calcula la media de los cuadrados de los errores entre etiquetas y predicciones.

loss = loss = square(labels - predictions)

Uso independiente: 

    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}, {1.f, 0.f} });
    MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf);
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions);
    // produces 0.5f

Llamar con peso de muestra: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f});
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.25f

Usando el tipo de reducción SUM : 

    MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions);
    // produces 1.0f

Usando NONE tipo de reducción: 

    MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions);
    // produces [0.5f, 0.5f]

Campos heredados

Constructores Públicos

ErrorMeanSquaredError (Ops tf)
Crea una pérdida de MeanSquaredError usando getSimpleName() como nombre de la pérdida y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT .
MeanSquaredError (Ops tf, reducción de reducción )
Crea una pérdida de MeanSquaredError usando getSimpleName() como nombre de la pérdida.
MeanSquaredError (Ops tf, nombre de cadena, reducción de reducción )
Crea un error de media cuadrada

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

público MeanSquaredError (Ops tf)

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

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow

public MeanSquaredError (Ops tf, reducción de reducción )

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

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

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

Crea un error de media cuadrada

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