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Metric

classe abstraite publique

Sous-classes directes connues

Sous-classes indirectes connues

BinaryCrossentropy <T étend TNumber >	Une métrique qui calcule la perte d'entropie croisée binaire entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites.
CategoricalCrossentropy <T étend TNumber >	Une métrique qui calcule la perte d'entropie croisée catégorielle entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites.
CategoricalHinge <T étend TNumber >	Une métrique qui calcule la métrique de perte de charnière catégorielle entre les étiquettes et les prédictions.
CosineSimilarity <T étend TNumber >	Métrique qui calcule la métrique de similarité cosinus entre les étiquettes et les prédictions.
Charnière <T étend TNombre >	Une métrique qui calcule la métrique de perte de charnière entre les étiquettes et les prédictions.
KLDivergence <T étend TNumber >	Une métrique qui calcule la métrique de perte de divergence Kullback-Leibler entre les étiquettes et les prédictions.
LogCoshError <T étend TNumber >	Métrique qui calcule le logarithme du cosinus hyperbolique de la métrique d’erreur de prédiction entre les étiquettes et les prédictions.
Moyenne <T étend TNumber >	Une métrique qui implémente une moyenne pondérée `WEIGHTED_MEAN`
MeanAbsoluteError <T étend TNumber >	Métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions.
MeanAbsolutePercentageError <T étend TNumber >	Métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions.
MeanMetricWrapper <T étend TNumber >	Classe qui relie une fonction de perte sans état avec la métrique `Mean` en utilisant une réduction de `WEIGHTED_MEAN` .
MeanSquaredError <T étend TNumber >	Métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions.
MeanSquaredLogarithmicError <T étend TNumber >	Métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions.
Poisson <T étend TNumber >	Une métrique qui calcule la métrique de perte de poisson entre les étiquettes et les prédictions.
SparseCategoricalCrossentropy <T étend TNumber >	Une métrique qui calcule la perte d'entropie croisée catégorielle clairsemée entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites.
SquaredHinge <T étend TNumber >	Métrique qui calcule la métrique de perte de charnière carrée entre les étiquettes et les prédictions.

Classe de base pour les métriques

Méthodes publiques

Opérande final <T>	callOnce ( Opérande <? étend TNumber > valeurs, Opérande <? étend TNumber > sampleWeights) Appelle l'état de mise à jour une fois, suivi d'un appel pour obtenir le résultat
Chaîne	obtenirNom () Obtient le nom de cette métrique.
long	obtenirSeed () Obtient la valeur de départ du générateur de nombres aléatoires
Opérations	obtenirTF () Obtient les opérations TensorFlow
opération abstraite	réinitialiserÉtats () Réinitialise toutes les variables d'état à leurs valeurs initiales
Opérande abstrait <T>	résultat () Obtient le résultat actuel de la métrique
opération finale	updateState ( Opérande <? étend TNumber > étiquettes, Opérande <? étend TNumber > prédictions, Opérande <? étend TNumber > sampleWeights) Crée une opération NoOp avec des dépendances de contrôle pour mettre à jour l'état de la métrique
opération finale	updateState ( Opérande <? étend TNumber > valeurs, Opérande <? étend TNumber > sampleWeights) Crée une opération NoOp avec des dépendances de contrôle pour mettre à jour l'état de la métrique
Liste< Op >	updateStateList ( Opérande <? étend TNumber > étiquettes, Opérande <? étend TNumber > prédictions, Opérande <? étend TNumber > sampleWeights) Crée une liste d'opérations pour mettre à jour l'état de la métrique en fonction des étiquettes et des prédictions.
Liste< Op >	updateStateList ( Operand <? extends TNumber > valeurs, Operand <? extends TNumber > sampleWeights) Crée une liste d'opérations pour mettre à jour l'état de la métrique en fonction des valeurs d'entrée.

Méthodes héritées

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Méthodes publiques

public final Operand <T> callOnce ( Operand <? extends TNumber > valeurs, Operand <? extends TNumber > sampleWeights)

Appelle l'état de mise à jour une fois, suivi d'un appel pour obtenir le résultat

Paramètres

valeurs	les entrées à passer à l'état de mise à jour, cela peut ne pas être nul
exemples de poids	Les poids d'échantillonnage à appliquer aux valeurs peuvent être nuls.

Retour

le résultat, éventuellement avec des dépendances de contrôle

chaîne publique getName ()

Obtient le nom de cette métrique.

Retour

le nom de cette métrique

public long getSeed ()

Obtient la valeur de départ du générateur de nombres aléatoires

Retour

la valeur de départ du générateur de nombres aléatoires

opérations publiques getTF ()

Obtient les opérations TensorFlow

Retour

les opérations TensorFlow

Opération abstraite publique resetStates ()

Réinitialise toutes les variables d'état à leurs valeurs initiales

Retour

l'opération de contrôle pour effectuer la réinitialisation

résultat de l'opérande abstrait public <T> ()

Obtient le résultat actuel de la métrique

Retour

le résultat, éventuellement avec des dépendances de contrôle

public final Op updateState ( Opérande <? étend TNumber > étiquettes, Opérande <? étend TNumber > prédictions, Opérande <? étend TNumber > sampleWeights)

Crée une opération NoOp avec des dépendances de contrôle pour mettre à jour l'état de la métrique

Paramètres

Étiquettes	les étiquettes
prédictions	les prédictions
exemples de poids	Les poids d'échantillonnage à appliquer aux valeurs peuvent être nuls.

Retour

l'opération de mise à jour de l'état de la métrique

public final Op updateState ( Opérande <? étend TNumber > valeurs, Opérande <? étend TNumber > sampleWeights)

Crée une opération NoOp avec des dépendances de contrôle pour mettre à jour l'état de la métrique

Paramètres

valeurs	les entrées à passer à l'état de mise à jour, cela peut ne pas être nul
exemples de poids	Les poids d'échantillonnage à appliquer aux valeurs peuvent être nuls.

Retour

l'opération de mise à jour de l'état de la métrique

public List< Op > updateStateList ( Operand <? extends TNumber > labels, Operand <? extends TNumber > prédictions, Operand <? extends TNumber > sampleWeights)

Crée une liste d'opérations pour mettre à jour l'état de la métrique en fonction des étiquettes et des prédictions.

Il s'agit d'une implémentation vide qui doit être remplacée dans une sous-classe, si nécessaire.

Paramètres

Étiquettes	les étiquettes
prédictions	les prédictions
exemples de poids	Les poids d'échantillonnage à appliquer aux valeurs peuvent être nuls.

Retour

une liste d'opérations pour mettre à jour l'état de la métrique

public List< Op > updateStateList ( Operand <? extends TNumber > valeurs, Operand <? extends TNumber > sampleWeights)

Crée une liste d'opérations pour mettre à jour l'état de la métrique en fonction des valeurs d'entrée.

Il s'agit d'une implémentation vide qui doit être remplacée dans une sous-classe, si nécessaire.

Paramètres

valeurs	les entrées à passer à l'état de mise à jour, cela peut ne pas être nul
exemples de poids	Les poids d'échantillonnage à appliquer aux valeurs peuvent être nuls.

Retour

une liste d'opérations pour mettre à jour l'état de la métrique