BinaryCrossentropy

真のラベルと予測されたラベル間のクロスエントロピー損失を計算します。

このクロスエントロピー損失は、ラベル クラスが 2 つだけ (0 と 1 であると想定) の場合に使用します。各例では、予測ごとに 1 つの浮動小数点値が存在する必要があります。

スタンドアロンでの使用:

    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
 

サンプル重量を使用して呼び出します:

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

SUMリダクション タイプを使用する場合:

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

NONE削減タイプを使用する場合:

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