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CTCLossV2

Clase public final CTCLossV2

Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. También calcula

el gradiente. Esta clase realiza la operación softmax por usted, por lo que las entradas deben ser, por ejemplo, proyecciones lineales de salidas por un LSTM.

Clases anidadas

clase CTCLossV2.Options Los atributos opcionales para CTCLossV2

Métodos públicos

estática CTCLossV2	crear ( Alcance alcance, operando <> Float entradas, operando <pulsación larga> labelsIndices, operando <entero> labelsValues, operando <Integer> sequenceLength, Opciones ... Opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación CTCLossV2.
estáticas CTCLossV2.Options	ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)
Salida <Float>	gradiente () El gradiente de "pérdida".
estáticas CTCLossV2.Options	ignoreLongerOutputsThanInputs (Boolean ignoreLongerOutputsThanInputs)
Salida <Float>	pérdida () Un vector (lote) que contiene logaritmos de probabilidades.
estáticas CTCLossV2.Options	preprocessCollapseRepeated (Boolean preprocessCollapseRepeated)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelve el que subyace a `Operation`
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notifyAll ()
Cuerda	toString ()
vacío final	espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	wait ()

Métodos públicos

public static CTCLossV2 crear ( Alcance alcance, operando <> Float entradas, operando <pulsación larga> labelsIndices, operando <Integer> labelsValues, operando <Integer> sequenceLength, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación CTCLossV2.

Parámetros

alcance	alcance actual
entradas	3-D, forma: `(max_time x batch_size x num_classes)`, los logits. La etiqueta en blanco predeterminada es 0 en lugar de num_classes - 1.
etiquetasIndices	Los índices de un `SparseTensor ". `labels_indices (i, :) == [b, t]` significa `etiquetas_valores (i)` almacena la identificación para `(lote b, tiempo t)`.
tagsValues	Los valores (etiquetas) asociados con el lote y el tiempo dados.
secuenciaLongitud	Un vector que contiene longitudes de secuencia (lote).
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

una nueva instancia de CTCLossV2

public static CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (booleano ctcMergeRepeated)

Parámetros

ctcMergeRepeated	Escalar. Si se establece en falso, durante el cálculo CTC repitió etiquetas no están en blanco, no se fusionarán y se interpretan como etiquetas individuales. Ésta es una versión simplificada de CTC.

público de salida <Float> gradiente ()

El gradiente de "pérdida". 3-D, forma: `(tiempo_máximo x tamaño_lote x número_clases)`.

estáticas pública CTCLossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (ignoreLongerOutputsThanInputs booleanas)

Parámetros

ignoreLongerOutputsThanInputs	Escalar. Si se establece en verdadero, durante el cálculo de CTC, los elementos que tienen secuencias de salida más largas que las secuencias de entrada se omiten: no contribuyen al término de pérdida y tienen gradiente cero.

pública de salida <Float> pérdida ()

Un vector (lote) que contiene logaritmos de probabilidades.

public static CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (booleano preprocessCollapseRepeated)

Parámetros

preprocessCollapseRepeated	Escalar, si es verdadero, las etiquetas repetidas se contraen antes del cálculo de CTC.