KLDivergence

clase pública KLDivergencia

Métrica que calcula la métrica de pérdida de divergencia de Kullback-Leibler entre etiquetas y predicciones.

Constantes heredadas

Constructores Públicos

KLDivergence (Ops tf, nombre de cadena, semilla larga, tipo Clase<T>)
Crea una métrica KLDivergence

Métodos públicos

Operando <T>
llamada ( Operando <? extiende TNumber > etiquetas, Operando <? extiende TNumber > predicciones)
Calcula la pérdida ponderada entre labels y predictions

Métodos heredados

Constructores Públicos

KLDivergence pública (Ops tf, nombre de cadena, semilla larga, tipo Clase<T>)

Crea una métrica KLDivergence

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
nombre el nombre de esta métrica; si es nulo, el nombre de la métrica es getSimpleName() .
semilla la semilla para la generación de números aleatorios. Un inicializador creado con una semilla determinada siempre producirá el mismo tensor aleatorio para una forma y tipo de datos determinados.
tipo el tipo de las variables y el resultado

Métodos públicos

Llamada pública al operando <T> ( operando <? extiende las etiquetas TNumber >, operando <? extiende las predicciones TNumber >)

Calcula la pérdida ponderada entre labels y predictions

Parámetros
etiquetas los valores o etiquetas de verdad
predicciones las predicciones
Devoluciones
  • la pérdida