Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
Esta é a classe de métrica crossentropy a ser usada quando há várias classes de rótulo (2 ou mais). Os rótulos devem ser fornecidos como uma representação one_hot. por exemplo, quando os valores dos rótulos são [2, 0, 1]
, os rótulos Operand contém = [[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]]
.
Constantes herdadas
Construtores Públicos
CategoricalCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, long seed, Class <T> type) Cria uma métrica CategoricalCrossentropy que calcula a métrica crossentropy entre os rótulos e as previsões. | |
CategoricalCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, int axis, long seed, Class <T> type) Cria uma métrica CategoricalCrossentropy que calcula a métrica crossentropy entre os rótulos e as previsões. |
Métodos Públicos
Operando <T> |
Métodos herdados
Construtores Públicos
public CategoricalCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, long seed, Class <T> type)
Cria uma métrica CategoricalCrossentropy que calcula a métrica crossentropy entre os rótulos e as previsões.
Usa CHANNELS_LAST
para o eixo do canal.
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|---|
nome | o nome dessa métrica, se nulo, o nome da métrica é getSimpleName() . |
fromLogits | Se deve interpretar as previsões como um tensor de valores logit ou em oposição a uma distribuição de probabilidade. |
labelSmoothing | valor usado para suavizar rótulos. Quando> 0, os valores dos rótulos são suavizados, o que significa que a confiança nos valores dos rótulos é reduzida. por exemplo, labelSmoothing=0.2 significa que usaremos um valor de 0.1 para o rótulo 0 e 0.9 para o rótulo 1 |
semente | a semente para geração de números aleatórios. Um inicializador criado com uma determinada semente sempre produzirá o mesmo tensor aleatório para uma determinada forma e tipo de dados. |
modelo | o tipo para as variáveis e resultado |
public CategoricalCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, int axis, long seed, Class <T> type)
Cria uma métrica CategoricalCrossentropy que calcula a métrica crossentropy entre os rótulos e as previsões.
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|---|
nome | o nome dessa métrica, se nulo, o nome da métrica é getSimpleName() . |
fromLogits | Se deve interpretar previsões como um tensor de valores logit em oposição a uma distribuição de probabilidade. |
labelSmoothing | valor usado para suavizar rótulos, quando> 0, os valores dos rótulos são suavizados, o que significa que a confiança nos valores dos rótulos é relaxada. por exemplo, labelSmoothing=0.2 significa que usaremos um valor de 0.1 para o rótulo 0 e 0.9 para o rótulo 1 |
eixo | Int especificando o eixo dos canais. axis= corresponde ao formato de dados channels_last e axis= corresponde ao formato de dados channels_first . |
semente | a semente para geração de números aleatórios. Um inicializador criado com uma determinada semente sempre produzirá o mesmo tensor aleatório para uma determinada forma e tipo de dados. |
modelo | o tipo para as variáveis e resultado |