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Metric

classe abstrata pública Metric

Subclasses diretas conhecidas

Reduzir <T extends TNumber >

Subclasses indiretas conhecidas

BinaryCrossentropy <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada binária entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
CategoricalCrossentropy <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
CategoricalHinge <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões.
CosineSimilarity <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de similaridade de cosseno entre rótulos e previsões.
Dobradiça <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça entre rótulos e previsões.
KLDivergence <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de divergência Kullback-Leibler entre rótulos e previsões.
LogCoshError <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico da métrica de erro de previsão entre rótulos e previsões.
Média <T extends TNumber >	Uma métrica que implementa uma média ponderada `WEIGHTED_MEAN`
MeanAbsoluteError <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
MeanMetricWrapper <T extends TNumber >	Uma classe que conecta uma função de perda sem estado com a métrica `Mean` usando uma redução de `WEIGHTED_MEAN` .
MeanSquaredError <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
Poisson <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de Poisson entre rótulos e previsões.
SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica esparsa entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
SquaredHinge <T extends TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões.

Classe base para métricas

Métodos Públicos

Operando final <T>	callOnce ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Chama o estado de atualização uma vez, seguido por uma chamada para obter o resultado
Fragmento	getName () Obtém o nome desta métrica.
longo	getSeed () Obtém o valor da semente do gerador de número aleatório
Ops	getTF () Obtém as operações do TensorFlow
Op abstrato	resetStates () Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais
Operando abstrato <T>	resultado () Obtém o resultado atual da métrica
op final	updateState ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
op final	updateState ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
Lista < Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base em rótulos e previsões.
Lista < Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base nos valores de entrada.

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	igual a (objeto arg0)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar tudo ()
Fragmento	toString ()
vazio final	espera (long arg0, int arg1)
vazio final	espera (long arg0)
vazio final	espera ()

Métodos Públicos

public final Operando <T> callOnce ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights)

Chama o estado de atualização uma vez, seguido por uma chamada para obter o resultado

Parâmetros

valores	as entradas a serem passadas para atualizar o estado, isso não pode ser nulo
sampleWeights	os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

o resultado, possivelmente com dependências de controle

public String getName ()

Obtém o nome desta métrica.

Devoluções

o nome desta métrica

public long getSeed ()

Obtém o valor da semente do gerador de número aleatório

Devoluções

o valor da semente do gerador de número aleatório

public Ops getTF ()

Obtém as operações do TensorFlow

Devoluções

o TensorFlow Ops

public abstract Op resetStates ()

Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais

Devoluções

a operação de controle para fazer o reset

public abstract Operand <T> result ()

Obtém o resultado atual da métrica

Devoluções

o resultado, possivelmente com dependências de controle

public final Op updateState ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights)

Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica

Parâmetros

rótulos	os rótulos
previsões	as previsões
sampleWeights	os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

a operação para atualizar o estado métrico

public final Op updateState ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights)

Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica

Parâmetros

valores	as entradas a serem passadas para atualizar o estado, isso não pode ser nulo
sampleWeights	os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

a operação para atualizar o estado métrico

Lista pública < Op > updateStateList ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights)

Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base em rótulos e previsões.

Esta é uma implementação vazia que deve ser substituída em uma subclasse, se necessário.

Parâmetros

rótulos	os rótulos
previsões	as previsões
sampleWeights	os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

uma lista de operações para atualizar o estado métrico

Lista pública < Op > updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights)

Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base nos valores de entrada.

Esta é uma implementação vazia que deve ser substituída em uma subclasse, se necessário.

Parâmetros

valores	as entradas a serem passadas para atualizar o estado, isso não pode ser nulo
sampleWeights	os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

uma lista de operações para atualizar o estado métrico