BinaryCrossentropy

পাবলিক ক্লাস BinaryCrossentropy

একটি মেট্রিক যা সত্য লেবেল এবং পূর্বাভাসিত লেবেলের মধ্যে বাইনারি ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি গণনা করে।

শুধুমাত্র দুটি লেবেল ক্লাস (0 এবং 1) থাকলে এটি ব্যবহার করা হবে ক্রসেন্ট্রপি মেট্রিক ক্লাস।

উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত ধ্রুবক

org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce ক্লাস থেকে

স্ট্রিং	COUNT
স্ট্রিং	মোট

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

BinaryCrossentropy (Ops tf, স্ট্রিং নাম, Logits থেকে বুলিয়ান, ফ্লোট লেবেল স্মুথিং, লং সিড, ক্লাস<T> প্রকার)

একটি BinaryCrossentropy মেট্রিক তৈরি করে

পাবলিক পদ্ধতি

অপারেন্ড <T>

কল ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > পূর্বাভাস)

labels এবং predictions মধ্যে ওজনযুক্ত ক্ষতি গণনা করে৷

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.framework.metrics.impl.MeanMetricWrapper ক্লাস থেকে

লসমেট্রিক <T>

চলে যাও ()

ক্ষতি ফাংশন পায়.

তালিকা< অপ >

আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > ভবিষ্যদ্বাণী, Operand <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েটস)

এমন ক্রিয়াকলাপ তৈরি করে যেগুলি গড় মেট্রিকের অবস্থা আপডেট করে, ক্ষতির ফাংশনকে কল করে এবং অনেকগুলি পুনরাবৃত্তিতে ক্ষতির ওজনযুক্ত গড় গণনা করার জন্য ক্ষতিকে গড় মেট্রিকে পাস করে।

org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce ক্লাস থেকে

পরিবর্তনশীল <T>	getCount () গণনা পরিবর্তনশীল পায়
ক্লাস<T>	getResultType () ভেরিয়েবলের জন্য টাইপ পায়
পরিবর্তনশীল <T>	getTotal () মোট পরিবর্তনশীল পায়
অপ	রিসেট স্টেটস () যেকোনো স্টেট ভেরিয়েবলকে তাদের প্রাথমিক মানগুলিতে রিসেট করে
অপারেন্ড <T>	ফলাফল () মেট্রিকের বর্তমান ফলাফল পায়
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > মান, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েট) ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে মেট্রিক ভেরিয়েবল আপডেট করে।

org.tensorflow.framework.metrics.Metric ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত অপারেন্ড <T>	callOnce ( Operand <? extends TNumber > মান, Operand <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েট) কলগুলির অবস্থা একবার আপডেট হয়, তারপর ফলাফল পেতে একটি কল আসে৷
স্ট্রিং	getName () এই মেট্রিকের নাম পায়।
দীর্ঘ	getSeed () র্যান্ডম সংখ্যা জেনারেটর বীজ মান পায়
অপ্স	getTF () TensorFlow Ops পায়
বিমূর্ত অপ	রিসেট স্টেটস () যেকোনো স্টেট ভেরিয়েবলকে তাদের প্রাথমিক মানগুলিতে রিসেট করে
বিমূর্ত অপারেন্ড <T>	ফলাফল () মেট্রিকের বর্তমান ফলাফল পায়
চূড়ান্ত অপশন	UpdateState ( Operand <? expends TNumber > labels, Operand <? extends TNumber > predictions, Operand <? extenses TNumber > sampleWeights) মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ একটি NoOp অপারেশন তৈরি করে
চূড়ান্ত অপশন	UpdateState ( Operand <? extensions TNumber > values, Operand <? extenses TNumber > sampleWeights) মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ একটি NoOp অপারেশন তৈরি করে
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > ভবিষ্যদ্বাণী, Operand <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েটস) লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির উপর ভিত্তি করে মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে অপারেশনগুলির একটি তালিকা তৈরি করে৷
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > মান, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েট) ইনপুট মানের উপর ভিত্তি করে মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে অপারেশনের একটি তালিকা তৈরি করে।

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.framework.metrics.impl.LossMetric থেকে

বিমূর্ত অপারেন্ড <T>

কল ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > পূর্বাভাস)

labels এবং predictions মধ্যে ওজনযুক্ত ক্ষতি গণনা করে৷

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক BinaryCrossentropy (Ops tf, স্ট্রিং নাম, Logits থেকে বুলিয়ান, ফ্লোট লেবেল স্মুথিং, লং সিড, ক্লাস<T> প্রকার)

একটি BinaryCrossentropy মেট্রিক তৈরি করে

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
নাম	এই মেট্রিকের নাম, যদি শূন্য হয় তবে মেট্রিকের নাম `getSimpleName()` ।
লগিট থেকে	সম্ভাব্যতা বণ্টনের বিপরীতে লজিট মানগুলির টেনসর হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে ব্যাখ্যা করতে হবে কিনা৷
লেবেল স্মুথিং	লেবেল মসৃণ করতে ব্যবহৃত মান, যখন 0, কোন মসৃণতা ঘটে না। যখন > 0, ভবিষ্যদ্বাণী করা লেবেল এবং সত্যিকারের লেবেলগুলির একটি মসৃণ সংস্করণের মধ্যে ক্ষতি গণনা করুন, যেখানে মসৃণকরণ লেবেলগুলিকে 0.5 এর দিকে চেপে ধরে৷ লেবেল_স্মুথিংয়ের বড় মানগুলি ভারী স্মুথিংয়ের সাথে মিলে যায়।
বীজ	এলোমেলো সংখ্যা প্রজন্মের জন্য বীজ. একটি প্রদত্ত বীজ দিয়ে তৈরি একটি ইনিশিয়ালাইজার সর্বদা একটি প্রদত্ত আকার এবং ডেটা টাইপের জন্য একই র্যান্ডম টেনসর তৈরি করবে।
প্রকার	ভেরিয়েবল এবং ফলাফলের ধরন

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন অপারেন্ড <T> কল ( Operand <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > পূর্বাভাস)

labels এবং predictions মধ্যে ওজনযুক্ত ক্ষতি গণনা করে৷

পরামিতি

লেবেল	সত্য মান বা লেবেল
ভবিষ্যদ্বাণী	ভবিষ্যদ্বাণী

রিটার্নস

ক্ষতি