org.tensorflow.framework.metrics

클래스

BinaryCrossentropy <T는 TNumber를 확장합니다.> 실제 레이블과 예측 레이블 간의 이진 교차 엔트로피 손실을 계산하는 측정항목입니다.
CategoricalCrossentropy <T는 TNumber를 확장합니다.> 실제 레이블과 예측 레이블 간의 범주형 교차 엔트로피 손실을 계산하는 측정항목입니다.
CategoricalHinge <T는 TNumber를 확장합니다.> 라벨과 예측 간의 범주형 힌지 손실 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.
코사인 유사성 <T는 T숫자를 확장함> 라벨과 예측 간의 코사인 유사성 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.
힌지 <T는 T번호를 확장합니다> 라벨과 예측 간의 힌지 손실 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.
KLDivergence <T는 T번호를 확장합니다. > 라벨과 예측 간의 Kullback-Leibler 발산 손실 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.
LogCoshError <T는 T번호를 확장합니다. > 라벨과 예측 간 예측 오류 측정항목의 쌍곡선 코사인 로그를 계산하는 측정항목입니다.
<T는 T숫자를 확장함>을 의미합니다 . 가중 평균 WEIGHTED_MEAN 을 구현하는 측정항목
MeanAbsoluteError <T는 TNumber를 확장합니다.> 라벨과 예측 간의 절대 차이의 평균을 계산하는 측정항목입니다.
MeanAbsolutePercentageError <T는 TNumber를 확장합니다.> 라벨과 예측 간의 절대 차이의 평균을 계산하는 측정항목입니다.
MeanSquaredError <T는 Tnumber를 확장합니다.> 라벨과 예측 간의 절대 차이의 평균을 계산하는 측정항목입니다.
MeanSquaredLogarithmicError <T는 TNumber를 확장합니다. > 라벨과 예측 간의 절대 차이의 평균을 계산하는 측정항목입니다.
측정항목 <T는 T번호를 확장합니다.> 측정항목의 기본 클래스
측정항목 측정항목 함수가 내장된 도우미 클래스입니다.
푸아송 <T는 T숫자를 확장함> 라벨과 예측 간의 포아송 손실 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.
SparseCategoricalCrossentropy <T는 TNumber를 확장합니다.> 실제 레이블과 예측 레이블 간의 희소 범주형 교차 엔트로피 손실을 계산하는 측정항목입니다.
SquaredHinge <T는 T번호를 확장합니다> 라벨과 예측 간의 제곱 경첩 손실 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.

열거형

메트릭 감소 다양한 유형의 측정항목 감소를 정의합니다.