CTCLossV2

classe finale publique CTCLossV2

Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. Calcule également

le dégradé. Cette classe effectue l'opération softmax pour vous, donc les entrées doivent être par exemple des projections linéaires des sorties par un LSTM.

Classes imbriquées

classe CTCLossV2.Options Attributs facultatifs pour CTCLossV2

Méthodes publiques

CTCLossV2 statique	créer ( Scope scope, Opérande <Float> entrées, Opérande <Long> labelsIndices, Opérande <Integer> labelsValues, Opérande <Integer> séquenceLength, Options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération CTCLossV2.
CTCLossV2.Options statique	ctcMergeRepeated (booléen ctcMergeRepeated)
Sortie <Flottant>	pente () Le gradient de « perte ».
CTCLossV2.Options statique	ignoreLongerOutputsThanInputs (booléen ignoreLongerOutputsThanInputs)
Sortie <Flottant>	perte () Un vecteur (lot) contenant des log-probabilités.
CTCLossV2.Options statique	preprocessCollapseRepeated (préprocessus booléenCollapseRepeated)

Méthodes héritées

De la classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booléen final	est égal (Obj objet)
entier final	Code de hachage ()
Opération	op () Renvoie l' `Operation` sous-jacente
Chaîne finale	àChaîne ()

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Méthodes publiques

création de CTCLossV2 statique publique (portée de portée , entrées d' opérande <Float>, opérande <Long> labelsIndices, opérande <Integer> labelsValues, opérande <Integer> séquenceLength, options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération CTCLossV2.

Paramètres

portée	portée actuelle
contributions	3-D, forme : `(max_time x batch_size x num_classes)`, les logits. L'étiquette vide par défaut est 0 plutôt que num_classes - 1.
étiquettesIndices	Les indices d'un `SparseTensor `. `labels_indices(i, :) == [b, t]` signifie que `labels_values(i)` stocke l'identifiant pour `(lot b, heure t)`.
étiquettesValeurs	Les valeurs (étiquettes) associées au lot et à l'heure donnés.
séquenceLongueur	Un vecteur contenant des longueurs de séquence (lot).
choix	porte des valeurs d'attributs facultatifs

Retour

une nouvelle instance de CTCLossV2

public statique CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (booléen ctcMergeRepeated)

Paramètres

ctcMergeRepeated	Scalaire. Si la valeur est false, pendant le calcul CTC, les étiquettes non vides répétées ne seront pas fusionnées et seront interprétées comme des étiquettes individuelles. Il s'agit d'une version simplifiée de CTC.

sortie publique <Float> gradient ()

Le gradient de « perte ». 3D, forme : `(max_time x batch_size x num_classes)`.

public statique CTCLossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (booléen ignoreLongerOutputsThanInputs)

Paramètres

ignoreLongerOutputsThanInputs	Scalaire. S'il est défini sur true, lors du calcul CTC, les éléments qui ont des séquences de sortie plus longues que les séquences d'entrée sont ignorés : ils ne contribuent pas au terme de perte et ont un gradient nul.

Sortie publique <Float> perte ()

Un vecteur (lot) contenant des log-probabilités.

public statique CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (booléen preprocessCollapseRepeated)

Paramètres

preprocessCollapseRepeated	Scalaire, si vrai, les étiquettes répétées sont réduites avant le calcul du CTC.