tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler

Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione log-uniforme.

Riepilogo

Per le spiegazioni sul campionamento dei candidati e sui formati dei dati, consultare la pagina go/candidate-sampling.

Per ogni batch, questa operazione seleziona un singolo insieme di etichette candidate campionate.

I vantaggi del campionamento dei candidati per batch sono la semplicità e la possibilità di una moltiplicazione efficiente di matrici dense. Lo svantaggio è che i candidati campionati devono essere scelti indipendentemente dal contesto e dalle etichette reali.

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• true_classes: Una matrice batch_size * num_true, in cui ogni riga contiene gli ID delle num_true target_classes nell'etichetta originale corrispondente.
• num_true: Numero di etichette vere per contesto.
• num_sampled: Numero di candidati da campionare in modo casuale.
• unico: Se unico è vero, campioniamo con rifiuto, in modo che tutti i candidati campionati in un batch siano unici. Ciò richiede un'approssimazione per stimare le probabilità di campionamento post-rifiuto.
• range_max: Il campionatore selezionerà numeri interi dall'intervallo [0, range_max).

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• seed: Se seed o seed2 sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene inizializzato con il seed specificato. Altrimenti, viene inizializzato con un seed casuale.
• seed2: Un secondo seme per evitare collisioni tra i semi.

Resi:

• Output sampled_candidates: un vettore di lunghezza num_sampled, in cui ogni elemento è l'ID di un candidato campionato.
• Output true_expected_count: una matrice batch_size * num_true, che rappresenta il numero di volte in cui ci si aspetta che ciascun candidato si verifichi in un batch di candidati campionati. Se unique=true, si tratta di una probabilità.
• Output sampled_expected_count: Un vettore di lunghezza num_sampled, per ogni candidato campionato, che rappresenta il numero di volte in cui ci si aspetta che il candidato si verifichi in un batch di candidati campionati. Se unique=true, allora si tratta di una probabilità.

attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

 LogUniformCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

 LogUniformCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const LogUniformCandidateSampler::Attrs & attrs
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)