tensorflow::ops::UniformCandidateSampler

สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการกระจายแบบสม่ำเสมอ

สรุป

ดูคำอธิบายเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครและรูปแบบข้อมูลได้ที่ go/candidate-sampling

สำหรับแต่ละชุดข้อมูล การดำเนินการนี้จะเลือกชุดป้ายกำกับผู้สมัครที่สุ่มมาเพียงชุดเดียว

ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครต่อชุดคือความเรียบง่ายและความเป็นไปได้ในการคูณเมทริกซ์หนาแน่นอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อเสียคือผู้สมัครที่สุ่มมาจะต้องถูกเลือกโดยอิสระจากบริบทและป้ายกำกับที่แท้จริง

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• true_classes: เมทริกซ์ขนาด batch_size * num_true ซึ่งแต่ละแถวประกอบด้วย ID ของ target_classes จำนวน num_true ในป้ายกำกับดั้งเดิมที่เกี่ยวข้อง
• num_true: จำนวนป้ายกำกับที่เป็นจริงต่อบริบท
• num_sampled: จำนวนผู้สมัครที่จะสุ่มเลือก
• เอกลักษณ์: ถ้าเงื่อนไขเอกลักษณ์เป็นจริง เราจะสุ่มตัวอย่างโดยมีการปฏิเสธ เพื่อให้ผู้สมัครที่สุ่มมาทั้งหมดในแต่ละชุดมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว ซึ่งต้องใช้การประมาณค่าบางอย่างเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของการสุ่มตัวอย่างหลังการปฏิเสธ
• range_max: ตัวสุ่มจะสุ่มค่าจำนวนเต็มจากช่วง [0, range_max)

คุณลักษณะเสริม (ดูที่ Attrs ):

• seed: หาก seed หรือ seed2 ตัวใดตัวหนึ่งถูกตั้งค่าเป็นค่าที่ไม่ใช่ศูนย์ ตัวสร้างเลขสุ่มจะเริ่มต้นด้วยค่า seed ที่กำหนดให้ มิฉะนั้น จะเริ่มต้นด้วยค่า seed แบบสุ่ม
• seed2: เมล็ดพันธุ์ที่สองเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันของเมล็ดพันธุ์

การส่งคืนสินค้า:

• Output sampled_candidates: เวกเตอร์ที่มีความยาว num_sampled โดยแต่ละองค์ประกอบคือ ID ของผู้สมัครที่ถูกสุ่มเลือก
• Output true_expected_count: เมทริกซ์ขนาด batch_size * num_true ซึ่งแสดงจำนวนครั้งที่คาดว่าผู้สมัครแต่ละคนจะปรากฏในกลุ่มผู้สมัครที่สุ่มมา หาก unique=true ค่านี้จะเป็นความน่าจะเป็น
• Output sampled_expected_count: เวกเตอร์ที่มีความยาวเท่ากับ num_sampled สำหรับผู้สมัครแต่ละคนที่สุ่มมา โดยแสดงถึงจำนวนครั้งที่คาดว่าผู้สมัครนั้นจะปรากฏในกลุ่มผู้สมัครที่สุ่มมา หาก unique=true ค่านี้จะเป็นความน่าจะเป็น

คุณลักษณะสาธารณะ

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

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

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

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)