Metrics

Métricas de clase pública

Clase auxiliar con funciones de métricas integradas.

Constantes

flotador L2_NORM_EPSILON

Constructores públicos

Métricas ()

Métodos públicos

estática <T se extiende TNumber > Operando <T>
topKCategoricalAccuracy (Ops tf, etiquetas de operando <? extiende TNumber >, predicciones de operando <T>, k largo)
Calcula la frecuencia con la que los objetivos se encuentran en las K predicciones principales.

Métodos heredados

Constantes

flotador final estático público L2_NORM_EPSILON

Valor constante: 1.0E-12

Constructores públicos

Métricas públicas ()

Métodos públicos

operando estático público <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, etiquetas de operando <? extiende TNumber >, predicciones de operando <T>, k largo)

Calcula la frecuencia con la que los objetivos se encuentran en las K predicciones principales.

Uso independiente: 

     Operand<TInt32> labels = tf.constant(new int[][]
                                    { {0, 0, 1}, {0, 1, 0} });
     Operand<TFloat32> predictions = tf.constant(new float[][]
                                    { {0.1f, 0.9f, 0.8f}, {0.05f, 0.95f, 0f} });
     Operand<TFloat32> m = Metrics.topKCategoricalAccuracy(
                                    labels, predictions, 3)
     //m.shape().toString == "[2]"

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow.
etiquetas los valores fundamentales de la verdad.
predicciones Los valores de predicción.
k Número de elementos principales que se deben tener en cuenta para determinar la precisión informática.
Devoluciones
  • el operando para el valor de precisión categórica de Top K.