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CTCLossV2

clase final pública 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.Opciones Atributos opcionales para CTCLossV2

Métodos públicos

CTCLossV2 estático	crear ( Ámbito ámbito, Operando <Flotante> entradas, Operando <Largo> etiquetasÍndices, Operando <Entero> etiquetasValores, Operando <Entero> longitud de secuencia, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación CTCLossV2.
CTCLossV2.Opciones estáticas	ctcMergeRepeated (Booleano ctcMergeRepeated)
Salida <Flotante>	gradiente () El gradiente de `pérdida`.
CTCLossV2.Opciones estáticas	ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)
Salida <Flotante>	pérdida () Un vector (lote) que contiene log-probabilidades.
CTCLossV2.Opciones estáticas	preprocessCollapseRepeated (booleano preprocessCollapseRepeated)

Métodos Heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	código hash ()
Operación	op () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	a la cadena ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
clase final<?>	obtenerClase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	a la cadena ()
vacío final	espera (largo arg0, int arg1)
vacío final	esperar (largo arg0)
vacío final	espera ()

Métodos públicos

public static CTCLossV2 create ( ámbito de ámbito, entradas de operando <flotante>, índices de etiquetas de operando <largo>, valores de etiquetas de operando <entero>, longitud de secuencia de operando <entero>, opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve 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.
etiquetasÍndices	Los índices de un `SparseTensor `. `labels_indices(i, :) == [b, t]` significa `labels_values(i)` almacena la identificación para `(lote b, tiempo t)`.
etiquetasValores	Los valores (etiquetas) asociados con el lote y el tiempo dados.
longitud de secuencia	Un vector que contiene longitudes de secuencia (lote).
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

una nueva instancia de CTCLossV2

público estático CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)

Parámetros

ctcFusionarRepetido	Escalar. Si se establece en falso, durante el cálculo de CTC, las etiquetas repetidas que no estén en blanco no se fusionarán y se interpretarán como etiquetas individuales. Esta es una versión simplificada de CTC.

Gradiente público de salida <flotante> ()

El gradiente de `pérdida`. 3-D, forma: `(max_time x batch_size x num_classes)`.

public static CTCLossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)

Parámetros

ignorarLas salidas más largas que las entradas	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.

Salida pública <Flotante> pérdida ()

Un vector (lote) que contiene log-probabilidades.

public static CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (PreprocessCollapseRepeated booleano)

Parámetros

preprocesoContraerRepetido	Escalar, si es verdadero, las etiquetas repetidas se colapsan antes del cálculo de CTC.