LossMetric
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Các lớp con gián tiếp đã biết BinaryCrossentropy <T mở rộng TNumber >, CategoricalCrossentropy <T mở rộng TNumber >, CategoricalHinge <T mở rộng TNumber >, CosineSimilarity <T mở rộng TNumber >, Bản lề <T mở rộng TNumber >, KLDivergence <T mở rộng TNumber >, LogCoshError <T mở rộng TNumber >, MeanAbsoluteError <T mở rộng TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T mở rộng TNumber >, MeanSquaredError <T mở rộng TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T mở rộng TNumber >, Poisson <T mở rộng TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T mở rộng TNumber >, SquaredHinge <T mở rộng TNumber > | BinaryCrossentropy <T mở rộng TNumber > | Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo nhị phân giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán. | | Phân loạiCrossentropy <T mở rộng TNumber > | Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo phân loại giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán. | | Bản lề phân loại <T mở rộng TNumber > | Một Số liệu tính toán số liệu tổn thất bản lề được phân loại giữa các nhãn và dự đoán. | | CosineSimilarity <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán số liệu tương tự cosin giữa các nhãn và dự đoán. | | Bản lề <T mở rộng TNumber > | Một thước đo tính toán thước đo tổn thất bản lề giữa các nhãn và dự đoán. | | KLD Phân kỳ <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán số liệu tổn thất phân kỳ Kullback-Leibler giữa các nhãn và dự đoán. | | LogCoshError <T mở rộng TNumber > | Một thước đo tính logarit của cosin hyperbol của thước đo lỗi dự đoán giữa nhãn và dự đoán. | | MeanAbsoluteError <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. | | MeanAbsolutePercentageError <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. | | MeanSquaredError <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. | | MeanSquaredLogarithmicError <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. | | Poisson <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán số liệu tổn thất poisson giữa các nhãn và dự đoán. | | SparseCategoricalCrossentropy <T kéo dài TNumber > | Một số liệu tính toán tổn thất entropy chéo phân loại thưa thớt giữa các nhãn thực và nhãn được dự đoán. | | SquaredHinge <T mở rộng TNumber > | Một thước đo tính toán thước đo tổn thất bản lề bình phương giữa các nhãn và dự đoán. |
|
Giao diện dành cho Số liệu bao bọc các hàm Mất mát.
Phương pháp công cộng
tóm tắt công khai Lệnh gọi Toán hạng <T> ( Toán hạng <? mở rộng TNumber > nhãn, Toán hạng <? mở rộng TNumber > dự đoán)
Tính toán tổn thất có trọng số giữa labels và predictions
Thông số
| nhãn | các giá trị thật hoặc nhãn |
|---|
| phỏng đoán | những dự đoán |
|---|
Trừ khi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Thiếu thông tin tôi cần"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Quá phức tạp/quá nhiều bước"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Đã lỗi thời"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Vấn đề về bản dịch"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Vấn đề về mẫu/mã"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Khác"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Dễ hiểu"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Giúp tôi giải quyết được vấn đề"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Khác"
}]
