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Subclases directas conocidas |
Subclases indirectas conocidas BinaryCrossentropy <T extiende TNumber >, CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber >, CategoricalHinge <T extiende TNumber >, CosineSimilarity <T extiende TNumber >, Hinge <T extiende TNumber >, KLDivergence <T extiende TNumber >, LogCoshError <T extiende TNumber >, r <T se extiende TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T se extiende TNumber >, MeanSquaredError <T se extiende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T se extiende TNumber >, Poisson <T se extiende TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T se extiende TNumber >, SquaredHinge <T se extiende TNumber > BinaryCrossentropy <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada binaria entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas. | CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas. | CategoricalHinge <T se extiende a TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra categórica entre etiquetas y predicciones. | CosineSimilarity <T se extiende a TNumber > | Métrica que calcula la métrica de similitud de coseno entre etiquetas y predicciones. | Bisagra <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones. | KLDivergencia <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida por divergencia de Kullback-Leibler entre etiquetas y predicciones. | LogCoshError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula el logaritmo del coseno hiperbólico de la métrica del error de predicción entre etiquetas y predicciones. | MeanAbsoluteError <T se extiende a TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanAbsolutePercentageError <T se extiende a TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanSquaredError <T se extiende a TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanSquaredLogarithmicError <T se extiende a TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | Poisson <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de Poisson entre etiquetas y predicciones. | SparseCategoricalCrossentropy <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada categórica dispersa entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas. | SquaredHinge <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra al cuadrado entre etiquetas y predicciones. |
|
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual a (Objeto arg0) |
Clase final <?> | getClass () |
En t | hashCode () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cuerda | toString () |
vacío final | esperar (largo arg0, int arg1) |
vacío final | espera (largo arg0) |
vacío final | esperar () |
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Última actualización: 2021-04-01 (UTC)
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