LossMetric
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Subclases indirectas conocidas BinaryCrossentropy <T extiende TNumber >, CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber >, CategoricalHinge <T extiende TNumber >, CosineSimilarity <T extiende TNumber >, Hinge <T extiende TNumber >, KLDivergence <T extiende TNumber >, LogCoshError <T extiende TNumber >, MeanAbsoluteError <T extiende TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T extiende TNumber >, MeanSquaredError <T extiende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T extiende TNumber >, Poisson <T extiende TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T extiende TNumber >, SquaredHinge <T extiende TNumber > BinaryCrossentropy <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada binaria entre etiquetas verdaderas y etiquetas previstas. | CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas previstas. | Bisagra categórica <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra categórica entre etiquetas y predicciones. | CosenoSimilaridad <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de similitud del coseno entre etiquetas y predicciones. | Bisagra <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones. | KLDivergencia <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de divergencia de Kullback-Leibler entre etiquetas y predicciones. | LogCoshError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula el logaritmo del coseno hiperbólico de la métrica de error de predicción entre etiquetas y predicciones. | MeanAbsoluteError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanAbsolutePercentageError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanSquaredError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanSquaredLogarithmicError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | Poisson <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la métrica de pérdida de Poisson entre etiquetas y predicciones. | SparseCategorialCrossentropy <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la escasa pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas. | SquaredHinge <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra al cuadrado entre etiquetas y predicciones. |
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Interfaz para métricas que envuelven funciones de pérdida.
Métodos públicos
Llamada pública abstracta del 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 |
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predicciones | las predicciones |
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Última actualización: 2023-12-01 (UTC).
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