MeanSquaredLogarithmicError

genel sınıf MeanSquaredLogarithmicError

Etiketler ve tahminler arasındaki ortalama kare logaritmik hataları hesaplar.

loss = square(log(labels + 1.) - log(predictions + 1.))

Bağımsız kullanım:

    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} });
    MeanSquaredLogarithmicError msle = new MeanSquaredLogarithmicError(tf);
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions);
    // produces 0.240f

Numune ağırlığıyla arama:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f});
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.120f

SUM azaltma türünü kullanma:

    MeanSquaredLogarithmicError msle = new MeanSquaredLogarithmicError(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions);
    // produces 0.480f

NONE azaltma türünü kullanma:

    MeanSquaredLogarithmicError msle = new MeanSquaredLogarithmicError(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions);
    // produces [0.240f, 0.240f]

Devralınan Alanlar

Kamu İnşaatçıları

Ortalama KareLogaritmik Hata (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini kullanarak bir MeanSquaredError Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma oluşturur
MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Azaltma azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir MeanSquaredError Loss oluşturur
MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
MeanSquaredError oluşturur

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Kamu İnşaatçıları

genel MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf)

Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini kullanarak bir MeanSquaredError Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları

public MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Azaltma azaltma)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir MeanSquaredError Loss oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

public MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)

MeanSquaredError oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

Genel Yöntemler

genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)

Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Parametreler
etiketler doğruluk değerleri veya etiketleri
tahminler tahminler
örnekAğırlıklar İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman partinin her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.)
İade
  • kayıp