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| Subclasses diretas conhecidas |
Subclasses indiretas conhecidas BinaryCrossentropy <T estende TNumber >, CategoricalCrossentropy <T estende TNumber >, CategoricalHinge <T estende TNumber >, CosineSimilarity <T estende TNumber >, dobradiça <T estende TNumber >, KLDivergence <T estende TNumber >, LogCoshError <T estende TNumber >, MeanAbsoluteError <T estende TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T estende TNumber >, MeanMetricWrapper <T estende TNumber >, MeanSquaredError <T estende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T estende TNumber >, Poisson <T estende TNumber >, MeanSquaredError <T estende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T estende TNumber >, Poisson <T estende TNumber >, MeanSquaredError <T estende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T estende TNumber >, Poisson <T estende TNumber >, T extende TNumber >, SparseCategorical T estende TNumber > | BinaryCrossentropy <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada binária entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | CategoricalCrossentropy <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | CategoricalHinge <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões. | | CosineSimilarity <T extends 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. | | KLDivergence <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de divergência Kullback-Leibler entre rótulos e previsões. | | LogCoshError <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico da métrica de erro de previsão entre rótulos e previsões. | | MeanAbsoluteError <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanMetricWrapper <T extends TNumber > | Uma classe que conecta uma função de perda sem estado com a métrica Mean usando uma redução de WEIGHTED_MEAN . | | MeanSquaredError <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. | | Poisson <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de Poisson entre rótulos e previsões. | | SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica esparsa entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. | | SquaredHinge <T extends TNumber > | Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões. |
|
Encapsula métricas que executam uma operação de redução nos valores métricos.
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object | boleano | igual a (objeto arg0) |
| aula final <?> | getClass () |
| int | hashCode () |
| vazio final | notificar () |
| vazio final | notificar tudo () |
| Fragmento | toString () |
| vazio final | espera (long arg0, int arg1) |
| vazio final | espera (long arg0) |
| vazio final | espera () |
Constantes
public static final String COUNT
Valor constante: "contagem"
public static final String TOTAL
Métodos Públicos
Variável pública <T> getCount ()
Obtém a variável de contagem
public Class <T> getResultType ()
Obtém o tipo das variáveis
public Op resetStates ()
Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais
Devoluções
- a operação de controle para fazer o reset
public Operand <T> result ()
Obtém o resultado atual da métrica
Devoluções
- o resultado, possivelmente com dependências de controle
Lista pública < Op > updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights)
Atualiza as variáveis métricas com base nas entradas. Pelo menos um argumento de entrada necessário para values , uma entrada adicional opcional para o sampleWeights
Parâmetros
| valores | as entradas a serem passadas para atualizar o estado, isso não pode ser nulo |
|---|
| sampleWeights | os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos. |
|---|
Devoluções
- o resultado com uma dependência de controle no estado de atualização Operandos
Lança
| Exceção de argumento ilegal | se os valores forem nulos |
|---|
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Última atualização 2021-04-01 UTC.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2021-04-01 UTC."],[],[]]
