genel sınıf KategorikÇapraztropi
Gerçek etiketler ile tahmin edilen etiketler arasındaki kategorik çapraz entropi kaybını hesaplayan bir Metrik.
Bu, birden fazla etiket sınıfı (2 veya daha fazla) olduğunda kullanılacak çapraz entropi metrik sınıfıdır. Etiketler one_hot temsili olarak verilmelidir. örneğin, Etiket değerleri [2, 0, 1] olduğunda, İşlenen etiketleri = [[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]] içerir.
Devralınan Sabitler
Kamu İnşaatçıları
KategorikÇapraztropi (Ops tf, Dize adı, Logitlerden boolean, kayan etiketSmoothing, uzun tohum, Class<T> türü) Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi ölçüsünü hesaplayan bir Kategorik Çapraz entropi metriği oluşturur. | |
Kategorik Çapraztropi (Ops tf, Dize adı, mantıksal fromLogits, kayan etiket Yumuşatma, int ekseni, uzun tohum, Class<T> türü) Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi ölçüsünü hesaplayan bir Kategorik Çapraz entropi metriği oluşturur. |
Genel Yöntemler
| İşlenen <T> |
Kalıtsal Yöntemler
Kamu İnşaatçıları
genel Kategorik Çaprazlama (Ops tf, Dize adı, mantıksal fromLogits, kayan etiket Düzgünleştirme, uzun tohum, Sınıf<T> türü)
Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi ölçüsünü hesaplayan bir Kategorik Çapraz entropi metriği oluşturur.
Kanal ekseni için CHANNELS_LAST değerini kullanır.
Parametreler
| TF | TensorFlow Operasyonları |
|---|---|
| isim | bu metriğin adı, eğer null ise metrik adı getSimpleName() olur. |
| itibarenLogits | Tahminlerin logit değerlerinin tensörü olarak mı yoksa olasılık dağılımının tersi olarak mı yorumlanacağı. |
| etiketDüzleştirme | Etiketleri düzeltmek için kullanılan değer, > 0 olduğunda etiket değerleri yumuşatılır, yani etiket değerlerine olan güven gevşer. örneğin labelSmoothing=0.2 etiket 0 için 0.1 ve etiket 1 için 0.9 değerini kullanacağımız anlamına gelir |
| tohum | rastgele sayı üretiminin tohumu. Belirli bir tohumla oluşturulan bir başlatıcı, belirli bir şekil ve veri türü için her zaman aynı rastgele tensörü üretecektir. |
| tip | değişkenlerin türü ve sonuç |
public CategoricalCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, int axis, long tohum, Class<T> type)
Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi ölçüsünü hesaplayan bir Kategorik Çapraz entropi metriği oluşturur.
Parametreler
| TF | TensorFlow Operasyonları |
|---|---|
| isim | bu metriğin adı, eğer null ise metrik adı getSimpleName() olur. |
| itibarenLogits | Tahminlerin olasılık dağılımı yerine logit değerlerinin tensörü olarak yorumlanıp yorumlanmayacağı. |
| etiketDüzleştirme | Etiketleri düzeltmek için kullanılan değer, > 0 olduğunda etiket değerleri yumuşatılır, yani etiket değerlerine olan güven gevşer. örneğin labelSmoothing=0.2 etiket 0 için 0.1 ve etiket 1 için 0.9 değerini kullanacağımız anlamına gelir |
| eksen | Kanalların eksenini belirten Int. axis= channels_last veri formatına karşılık gelir ve axis= channels_first veri formatına karşılık gelir. |
| tohum | rastgele sayı üretiminin tohumu. Belirli bir tohumla oluşturulan bir başlatıcı, belirli bir şekil ve veri türü için her zaman aynı rastgele tensörü üretecektir. |
| tip | değişkenlerin türü ve sonuç |