LossMetric
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Subclasses indiretas conhecidas BinaryCrossentropy <T estende TNumber >, CategoricalCrossentropy <T estende TNumber >, CategoricalHinge <T estende TNumber >, CosineSimilarity <T estende TNumber >, Hinge <T estende TNumber >, KLDivergence <T estende TNumber >, LogCoshError <T estende TNumber >, MeanAbsoluteError <T estende TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T estende TNumber >, MeanSquaredError <T estende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T estende TNumber >, Poisson <T estende TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T estende TNumber >, SquaredHinge <T estende TNumber > | BinaryCrossentropy <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a perda binária de entropia cruzada entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | CategóricaCrossentropia <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a perda categórica de entropia cruzada entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | CategoricalHinge <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões. | | CossenoSimilaridade <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de similaridade de cosseno entre rótulos e previsões. | | Dobradiça <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça entre rótulos e previsões. | | KLDivergência <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de divergência de Kullback-Leibler entre rótulos e previsões. | | LogCoshError <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico da métrica de erro de previsão entre rótulos e previsões. | | MeanAbsoluteError <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanAbsolutePercentageError <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanSquaredError <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanSquaredLogarithmicError <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | Poisson <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de poisson entre rótulos e previsões. | | SparseCategoricalCrossentropy <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica esparsa entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | SquaredHinge <T estende TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões. |
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Interface para métricas que envolvem funções de perda.
Métodos Públicos
Calcula a perda ponderada entre labels e predictions
Parâmetros
| rótulos | os valores de verdade ou rótulos |
|---|
| previsões | as previsões |
|---|
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Última atualização 2023-12-01 UTC.
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