classe publique SparseCategoricalCrossentropy
Une métrique qui calcule la perte d'entropie croisée catégorielle clairsemée entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites.
Constantes héritées
Constructeurs Publics
SparseCategoricalCrossentropy (Ops tf, nom de chaîne, booléen fromLogits, axe int, graine longue, type Class<T>) Crée une métrique SparseCategoricalCrossentropy |
Méthodes publiques
Opérande <T> |
Méthodes héritées
Constructeurs Publics
public SparseCategoricalCrossentropy (Ops tf, nom de chaîne, booléen fromLogits, axe int, graine longue, type Class<T>)
Crée une métrique SparseCategoricalCrossentropy
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
nom | le nom de cette métrique, si null alors le nom de la métrique est getSimpleName() . |
deLogits | S'il faut interpréter les prédictions comme un tenseur de valeurs logit plutôt que comme une distribution de probabilité. |
axe | Dimension selon laquelle l'entropie est calculée. |
graine | la graine pour la génération de nombres aléatoires. Un initialiseur créé avec une graine donnée produira toujours le même tenseur aléatoire pour une forme et un type de données donnés. |
taper | le type des variables et du résultat |
Méthodes publiques
appel à l'opérande public <T> ( opérande <? étend TNumber > étiquettes, opérande <? étend TNumber > prédictions)
Calcule la perte pondérée entre labels
et predictions
Paramètres
Étiquettes | les valeurs ou étiquettes de vérité |
---|---|
prédictions | les prédictions |
Retour
- la perte