BinaryCrossentropy

सार्वजनिक वर्ग बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी

एक मीट्रिक जो सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच बाइनरी क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है।

यह क्रॉसेंट्रॉपी मीट्रिक वर्ग है जिसका उपयोग तब किया जाता है जब केवल दो लेबल वर्ग (0 और 1) होते हैं।

विरासत में मिले स्थिरांक

कक्षा org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce से

डोरी	गिनती करना
डोरी	कुल

सार्वजनिक निर्माता

बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग, लॉन्ग सीड, क्लास<टी> प्रकार)

एक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी मीट्रिक बनाता है

सार्वजनिक तरीके

ऑपरेंड <टी>

कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > प्रेडिक्शन्स)

labels और predictions के बीच भारित हानि की गणना करता है

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.framework.metrics.impl.MeanMetricWrapper से

लॉसमेट्रिक <टी>

घटाएं ()

हानि फ़ंक्शन प्राप्त करें।

सूची< ऑप >

updateStateList ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > प्रेडिक्शन्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स)

ऐसे ऑपरेशन बनाता है जो हानि फ़ंक्शन को कॉल करके और कई पुनरावृत्तियों में हानि के भारित माध्य की गणना करने के लिए हानि को माध्य मीट्रिक में पास करके माध्य मीट्रिक की स्थिति को अद्यतन करता है।

कक्षा org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce से

चर <T>	गणना प्राप्त करें () गिनती चर प्राप्त करता है
कक्षा<टी>	getResultType () वेरिएबल्स के लिए प्रकार प्राप्त करता है
चर <T>	कुल प्राप्त करें () कुल चर प्राप्त होता है
सेशन	रीसेटस्टेट्स () किसी भी राज्य चर को उनके प्रारंभिक मानों पर रीसेट करता है
ऑपरेंड <टी>	परिणाम () मीट्रिक का वर्तमान परिणाम प्राप्त करता है
सूची< ऑप >	updateStateList ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > मान, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स) इनपुट के आधार पर मीट्रिक वैरिएबल को अपडेट करता है।

कक्षा org.tensorflow.framework.metrics.Metric से

अंतिम ऑपरेंड <टी>	कॉलऑन ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > मान, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स) अद्यतन स्थिति को एक बार कॉल करता है, उसके बाद परिणाम प्राप्त करने के लिए कॉल करता है
डोरी	नाम प्राप्त करें () इस मीट्रिक का नाम मिलता है.
लंबा	बीज प्राप्त करें () यादृच्छिक संख्या जनरेटर बीज मूल्य प्राप्त करता है
ऑप्स	getTF () TensorFlow ऑप्स प्राप्त करता है
सार ऑप	रीसेटस्टेट्स () किसी भी राज्य चर को उनके प्रारंभिक मानों पर रीसेट करता है
सार ऑपरेंड <टी>	परिणाम () मीट्रिक का वर्तमान परिणाम प्राप्त करता है
अंतिम ऑप	अपडेटस्टेट ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > प्रेडिक्शन्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स) मीट्रिक स्थिति को अद्यतन करने के लिए नियंत्रण निर्भरता के साथ एक NoOp ऑपरेशन बनाता है
अंतिम ऑप	अपडेटस्टेट ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > मान, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स) मीट्रिक स्थिति को अद्यतन करने के लिए नियंत्रण निर्भरता के साथ एक NoOp ऑपरेशन बनाता है
सूची< ऑप >	updateStateList ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > प्रेडिक्शन्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स) लेबल और पूर्वानुमानों के आधार पर मीट्रिक स्थिति को अद्यतन करने के लिए संचालन की एक सूची बनाता है।
सूची< ऑप >	updateStateList ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > मान, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > सैंपलवेट्स) इनपुट मानों के आधार पर मीट्रिक स्थिति को अद्यतन करने के लिए संचालन की एक सूची बनाता है।

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस org.tensorflow.framework.metrics.impl.LossMetric से

सार ऑपरेंड <टी>

labels और predictions के बीच भारित हानि की गणना करता है

सार्वजनिक निर्माता

सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग, लॉन्ग सीड, क्लास<टी> प्रकार)

एक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी मीट्रिक बनाता है

पैरामीटर

tf	टेंसरफ़्लो ऑप्स
नाम	इस मीट्रिक का नाम, यदि शून्य है तो मीट्रिक नाम `getSimpleName()` है।
लॉगिट्स से	क्या भविष्यवाणियों को संभाव्यता वितरण के विपरीत लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है।
लेबलस्मूथिंग	लेबल को स्मूथ करने के लिए उपयोग किया जाने वाला मान, जब 0 होता है, तो कोई स्मूथिंग नहीं होती है। जब > 0, अनुमानित लेबल और वास्तविक लेबल के स्मूथ संस्करण के बीच हानि की गणना करें, जहां स्मूथिंग लेबल को 0.5 की ओर निचोड़ता है। लेबल_स्मूथिंग के बड़े मान भारी स्मूथिंग के अनुरूप हैं।
बीज	यादृच्छिक संख्या पीढ़ी के लिए बीज. किसी दिए गए बीज के साथ बनाया गया इनिशियलाइज़र हमेशा किसी दिए गए आकार और डेटा प्रकार के लिए समान यादृच्छिक टेंसर उत्पन्न करेगा।
प्रकार	चर और परिणाम के लिए प्रकार

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक ऑपरेंड <T> कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > लेबल्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > प्रेडिक्शन्स)

labels और predictions के बीच भारित हानि की गणना करता है

पैरामीटर

लेबल	सत्य मान या लेबल
भविष्यवाणियों	भविष्यवाणियाँ

रिटर्न

हानि