LogUniformCandidateSampler

공개 최종 클래스 LogUniformCandidateSampler

로그 균일 분포를 사용하여 후보 샘플링에 대한 레이블을 생성합니다.

go/candidate-sampling에서 후보 샘플링 및 데이터 형식에 대한 설명을 확인하세요.

각 배치에 대해 이 작업은 샘플링된 후보 라벨의 단일 세트를 선택합니다.

배치당 후보 샘플링의 장점은 단순성과 효율적인 조밀 행렬 곱셈의 가능성입니다. 단점은 샘플링된 후보를 컨텍스트 및 실제 레이블과 독립적으로 선택해야 한다는 것입니다.

중첩 클래스

수업 LogUniformCandidateSampler.Options LogUniformCandidateSampler 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

정적 LogUniformCandidateSampler
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > trueClasses, Long numTrue, Long numSampled, Boolean 고유, Long rangeMax, 옵션... 옵션)
새로운 LogUniformCandidateSampler 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >
샘플링된 후보 ()
각 요소가 샘플링된 후보의 ID인 길이 num_sampled의 벡터입니다.
출력 < TFloat32 >
샘플링예상횟수 ()
각 샘플링된 후보에 대해 길이가 num_sampled인 벡터는 샘플링된 후보 배치에서 후보가 발생할 것으로 예상되는 횟수를 나타냅니다.
정적 LogUniformCandidateSampler.Options
종자 (긴 종자)
정적 LogUniformCandidateSampler.Options
시드2 (긴 시드2)
출력 < TFloat32 >
trueExpectedCount ()
배치_크기 * num_true 행렬은 샘플링된 후보 배치에서 각 후보가 발생할 것으로 예상되는 횟수를 나타냅니다.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "LogUniformCandidateSampler"

공개 방법

공개 정적 LogUniformCandidateSampler 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > trueClasses, Long numTrue, Long numSampled, Boolean 고유, Long rangeMax, 옵션... 옵션)

새로운 LogUniformCandidateSampler 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
trueClass 각 행에 해당 원본 레이블의 num_true target_classes ID가 포함되어 있는 Batch_size * num_true 행렬.
numTrue 컨텍스트당 실제 레이블 수입니다.
샘플링된 수 무작위로 샘플링할 후보자 수입니다.
고유한 Unique가 true인 경우 거부를 통해 샘플링하므로 배치의 모든 샘플링된 후보가 고유해집니다. 이를 위해서는 거부 후 샘플링 확률을 추정하기 위한 몇 가지 근사치가 필요합니다.
범위최대 샘플러는 간격 [0, range_max)에서 정수를 샘플링합니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • LogUniformCandidateSampler의 새 인스턴스

공개 출력 <TInt64> sampledCandidates ()

각 요소가 샘플링된 후보의 ID인 길이 num_sampled의 벡터입니다.

공개 출력 < TFloat32 > samplingdExpectedCount ()

각 샘플링된 후보에 대해 길이가 num_sampled인 벡터는 샘플링된 후보 배치에서 후보가 발생할 것으로 예상되는 횟수를 나타냅니다. Unique=true인 경우 이는 확률입니다.

public static LogUniformCandidateSampler.Options 시드 (긴 시드)

매개변수
씨앗 Seed 또는 Seed2가 0이 아닌 값으로 설정된 경우 난수 생성기는 지정된 시드에 의해 시드됩니다. 그렇지 않으면 무작위 시드에 의해 시드됩니다.

공개 정적 LogUniformCandidateSampler.Options Seed2 (긴 시드2)

매개변수
시드2 시드 충돌을 피하기 위한 두 번째 시드입니다.

공개 출력 < TFloat32 > trueExpectedCount ()

배치_크기 * num_true 행렬은 샘플링된 후보 배치에서 각 후보가 발생할 것으로 예상되는 횟수를 나타냅니다. Unique=true인 경우 이는 확률입니다.