Oblicza średnią kwadratów błędów między etykietami i przewidywaniami.
loss = loss = square(labels - predictions)
Samodzielne użycie:
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
Wywołanie z wagą próbki:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f}); Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.25f
Używanie typu redukcji SUM
:
MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions); // produces 1.0f
Używanie typu redukcji NONE
:
MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions); // produces [0.5f, 0.5f]
Dziedziczone pola
Konstruktorzy publiczni
Średni kwadratowy błąd (Ops tf) Tworzy stratę MeanSquaredError przy użyciu getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT | |
MeanSquaredError (Ops tf, redukcja redukcji ) Tworzy stratę MeanSquaredError, używając getSimpleName() jako nazwy straty | |
Metody publiczne
<T rozszerza TNumer > Operand <T> |
Metody dziedziczone
Konstruktorzy publiczni
publiczny MeanSquaredError (Ops tf)
Tworzy stratę MeanSquaredError przy użyciu getSimpleName()
jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
Parametry
tf | operacji TensorFlow |
---|
public MeanSquaredError (Ops tf, redukcja redukcji )
Tworzy stratę MeanSquaredError, używając getSimpleName()
jako nazwy straty
Parametry
tf | operacji TensorFlow |
---|---|
zmniejszenie | Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty. |
public MeanSquaredError (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )
Tworzy błąd MeanSquaredError
Parametry
tf | operacji TensorFlow |
---|---|
nazwa | nazwa straty |
zmniejszenie | Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty. |
Metody publiczne
publiczne wywołanie argumentu <T> ( operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)
Generuje argument, który oblicza stratę.
Parametry
etykiety | wartości prawdy lub etykiety |
---|---|
prognozy | przewidywania |
próbkiWagi | Opcjonalne próbkiWeights działają jako współczynnik straty. Jeśli podany jest skalar, strata jest po prostu skalowana według podanej wartości. Jeśli SampleWeights jest tensorem rozmiaru [batch_size], wówczas całkowita strata dla każdej próbki w partii jest przeskalowana przez odpowiedni element wektora SampleWeights. Jeśli kształt SampleWeights wynosi [batch_size, d0, .. dN-1] (lub może być nadawany do tego kształtu), wówczas każdy element predykcji straty jest skalowany przez odpowiednią wartość SampleWeights. (Uwaga do dN-1: wszystkie funkcje strat zmniejszają się o 1 wymiar, zwykle oś=-1.) |
Zwroty
- strata