Metrics

ตัวชี้วัด ระดับสาธารณะ

คลาสตัวช่วยพร้อมฟังก์ชันเมตริกในตัว

ค่าคงที่

ลอย L2_NORM_EPSILON

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

วิธีการสาธารณะ

คงที่ <T ขยาย TNumber > ตัวถูกดำเนินการ <T>
topKCategoricalAccuracy (Ops tf, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <T> การคาดการณ์, k แบบยาว)
คำนวณความถี่ที่เป้าหมายอยู่ในการทำนาย K อันดับแรก

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

โฟลตสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ L2_NORM_EPSILON

ค่าคงที่: 1.0E-12

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

ตัวชี้วัด สาธารณะ ()

วิธีการสาธารณะ

ตัวดำเนินการ คงที่สาธารณะ <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <T> การคาดการณ์, k แบบยาว)

คำนวณความถี่ที่เป้าหมายอยู่ในการทำนาย K อันดับแรก

การใช้งานแบบสแตนด์อโลน:

     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]"
 

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow
ฉลาก ค่าความจริงภาคพื้นดิน
การคาดการณ์ ค่าทำนาย
เค จำนวนองค์ประกอบหลักที่ต้องพิจารณาเพื่อความแม่นยำในการคำนวณ
การส่งคืน
  • ตัวดำเนินการสำหรับค่าความถูกต้องตามหมวดหมู่ Top K