MeanSquaredError

מחלקה ציבורית MeanSquaredError

מחשב את הממוצע של ריבועי שגיאות בין תוויות ותחזיות.

loss = loss = square(labels - predictions)

שימוש עצמאי:

    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

מתקשר עם משקל מדגם:

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

שימוש בסוג הפחתת SUM :

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

שימוש בסוג הפחתה NONE :

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

שדות בירושה

בונים ציבוריים

MeanSquaredError (Ops tf)
יוצר הפסד MeanSquaredError באמצעות getSimpleName() כשם ההפסד והפחתת הפסד של REDUCTION_DEFAULT
MeanSquaredError (Ops tf, הפחתת הפחתה )
יוצר הפסד MeanSquaredError באמצעות getSimpleName() כשם ההפסד
MeanSquaredError (Ops tf, שם מחרוזת, הפחתת הפחתה )
יוצר MeanSquaredError

שיטות ציבוריות

<T מרחיב את TNummer > Operand <T>
שיחה ( Operand <? מרחיב את התוויות של TNumber >, תחזיות Operand <T>, Oprand <T> sampleWeights)
יוצר אופרנד שמחשב את ההפסד.

שיטות בירושה

בונים ציבוריים

public MeanSquaredError (Ops tf)

יוצר הפסד MeanSquaredError באמצעות getSimpleName() כשם ההפסד והפחתת הפסד של REDUCTION_DEFAULT

פרמטרים
tf ה- TensorFlow Ops

public MeanSquaredError (Ops tf, הפחתת הפחתה )

יוצר הפסד MeanSquaredError באמצעות getSimpleName() כשם ההפסד

פרמטרים
tf ה- TensorFlow Ops
צִמצוּם סוג ההפחתה שיחול על ההפסד.

public MeanSquaredError (Ops tf, שם מחרוזת, הפחתת צמצום )

יוצר MeanSquaredError

פרמטרים
tf ה- TensorFlow Ops
שֵׁם שם האובדן
צִמצוּם סוג ההפחתה שיחול על ההפסד.

שיטות ציבוריות

קריאת Operand <T> ציבורית ( Operand <? מרחיב את התוויות של TNumber >, תחזיות Operand <T>, Oprand <T> דוגמת משקלים)

יוצר אופרנד שמחשב את ההפסד.

פרמטרים
תוויות ערכי האמת או התוויות
תחזיות את התחזיות
משקולות לדוגמה SampleWeights אופציונליים פועלים כמקדם לאובדן. אם מסופק סקלר, אז ההפסד פשוט מוגדל לפי הערך הנתון. אם SampleWeights הוא טנסור בגודל [batch_size], אז ההפסד הכולל עבור כל דגימה של האצווה משתנה מחדש על ידי האלמנט המתאים בוקטור SampleWeights. אם הצורה של SampleWeights היא [batch_size, d0, ..dN-1] (או שניתן לשדר אותה לצורה זו), אז כל רכיב אובדן של חיזויים משתנה לפי הערך המתאים של SampleWeights. (הערה לגבי dN-1: כל פונקציות האובדן מצטמצמות במימד אחד, בדרך כלל ציר=-1.)
מחזיר
  • ההפסד