clase pública SparseCategoricalCrossentropy
Una métrica que calcula la escasa pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas.
Constantes heredadas
Constructores Públicos
SparseCategoricalCrossentropy (Ops tf, nombre de cadena, booleano fromLogits, eje int, semilla larga, tipo Class<T>) Crea una métrica SparseCategoricalCrossentropy |
Métodos públicos
Operando <T> |
Métodos heredados
Constructores Públicos
public SparseCategoricalCrossentropy (Ops tf, nombre de cadena, booleano fromLogits, eje int, semilla larga, tipo Class<T>)
Crea una métrica SparseCategoricalCrossentropy
Parámetros
tf | las operaciones de TensorFlow |
---|---|
nombre | el nombre de esta métrica; si es nulo, el nombre de la métrica es getSimpleName() . |
desdeLogits | Si se deben interpretar las predicciones como un tensor de valores logit en lugar de una distribución de probabilidad. |
eje | La dimensión a lo largo de la cual se calcula la entropía. |
semilla | la semilla para la generación de números aleatorios. Un inicializador creado con una semilla determinada siempre producirá el mismo tensor aleatorio para una forma y tipo de datos determinados. |
tipo | el tipo de las variables y el resultado |
Métodos públicos
Llamada pública al operando <T> ( operando <? extiende las etiquetas TNumber >, operando <? extiende las predicciones TNumber >)
Calcula la pérdida ponderada entre labels
y predictions
Parámetros
etiquetas | los valores o etiquetas de verdad |
---|---|
predicciones | las predicciones |
Devoluciones
- la pérdida