| 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. |
| Có nghĩa là <T mở rộng TNumber > | Một số liệu triển khai giá trị trung bình có trọng số WEIGHTED_MEAN |
| 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. |
| Số liệu <T mở rộng TNumber > | Lớp cơ sở cho số liệu |
| Số liệu | Lớp trình trợ giúp với các hàm số liệu tích hợp. |
| 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. |
