org.tensorflow.framework.losses

Clases

BinaryCrossentropía Calcula la pérdida de entropía cruzada entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas.
CategóricoCrossentropía Calcula la pérdida de entropía cruzada entre las etiquetas y las predicciones.
CategóricoBisagra Calcula la pérdida de bisagra categórica entre etiquetas y predicciones.
CosenoSimilitud Calcula la similitud de coseno entre etiquetas y predicciones.
Bisagra Calcula la pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones.
Huber Calcula la pérdida de Huber entre etiquetas y predicciones.
KLDivergencia Calcula la pérdida de divergencia de Kullback-Leibler entre etiquetas y predicciones.
LogCosh Calcula Calcula el logaritmo del coseno hiperbólico del error de predicción.
Pérdida
Pérdidas Funciones de pérdida integradas.
MeanAbsoluteError Calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones.
MeanAbsolutePercentageError Calcula el error porcentual absoluto medio entre etiquetas y predicciones.
Error medio cuadrado Calcula la media de cuadrados de errores entre etiquetas y predicciones.
MeanSquaredLogarithmicError Calcula los errores logarítmicos cuadráticos medios entre etiquetas y predicciones.
Poisson Calcula la pérdida de Poisson entre etiquetas y predicciones.
SparseCategoricalCrossentropy Calcula la pérdida de entropía cruzada entre etiquetas y predicciones.
CuadradoBisagra Calcula la pérdida de bisagra al cuadrado entre etiquetas y predicciones.

Enumeraciones

Reducción Tipo de reducción de pérdidas

AUTO indica que la opción de reducción estará determinada por el contexto de uso.