BinaryCrossentropy

מחשב את אובדן האנטרופיה הצולבת בין תוויות אמיתיות לתוויות חזויות.

השתמש באובדן צולב אנטרופיה זה כאשר יש רק שתי מחלקות תוויות (ההנחה היא 0 ו-1). עבור כל דוגמה, צריך להיות ערך נקודה צפה בודדת לכל חיזוי.

שימוש עצמאי:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
    BinaryCrossentropy bce = new BinaryCrossentropy(tf);
    Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions);
    // produces 0.815
 

מתקשר עם משקל מדגם:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.458f
 

שימוש בסוג הפחתת SUM :

    BinaryCrossentropy bce = new BinaryCrossentropy(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions);
    // produces 1.630f
 

שימוש בסוג הפחתה NONE :

    BinaryCrossentropy bce = new BinaryCrossentropy(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions);
    // produces [0.916f, 0.714f]