tensorflow::ops::UniformCandidateSampler

Tekdüze dağılıma sahip aday örnekleme için etiketler oluşturur.

Özet

Aday örneklemesi ve veri formatlarına ilişkin açıklamaları go/candidate-sampling adresinde bulabilirsiniz.

Bu işlem, her bir parti için örneklenmiş aday etiketlerden tek bir küme seçer.

Adayların toplu olarak örneklenmesinin avantajları, basitlik ve verimli yoğun matris çarpımı olasılığıdır. Dezavantajı ise örneklenen adayların bağlamdan ve gerçek etiketlerden bağımsız olarak seçilmesi gerekliliğidir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• true_classes: Her satırında ilgili orijinal etiketteki num_true hedef sınıfın kimliklerini içeren, batch_size * num_true boyutunda bir matris.
• num_true: Bağlam başına doğru etiket sayısı.
• num_sampled: Rastgele örnekleme yapılacak aday sayısı.
• Benzersiz: Eğer benzersizlik doğruysa, tüm örneklenen adayların benzersiz olması için reddetme koşuluyla örnekleme yaparız. Bu, reddetme sonrası örnekleme olasılıklarını tahmin etmek için bazı yaklaştırmalar gerektirir.
• range_max: Örnekleyici, [0, range_max) aralığından tamsayılar örnekleyecektir.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• seed: Eğer seed veya seed2 sıfırdan farklı bir değere ayarlanırsa, rastgele sayı üreteci verilen seed değeriyle başlatılır. Aksi takdirde, rastgele bir seed değeriyle başlatılır.
• seed2: Tohum çakışmasını önlemek için ikinci bir tohum.

İadeler:

• Örneklenen adayların kimliklerini içeren her bir elemanın yer aldığı, num_sampled uzunluğunda bir vektör Output .
• true_expected_count Output : Örneklenen adaylar grubunda her adayın kaç kez ortaya çıkmasının beklendiğini gösteren, batch_size * num_true boyutunda bir matris. unique=true ise, bu bir olasılıktır.
• `sampled_expected_count` Output : Örneklenen her aday için, adayın örneklenen adaylar grubunda kaç kez ortaya çıkmasının beklendiğini temsil eden, `num_sampled` uzunluğunda bir vektör. Eğer `unique=true` ise, bu bir olasılıktır.

Genel özellikler

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
)