Etiketler ve tahminler arasındaki menteşe kaybını hesaplar.
loss = maximum(1 - labels * predictions, 0)
.
labels
değerlerinin -1 veya 1 olması beklenir. İkili (0 veya 1) etiketler sağlanırsa -1 veya 1'e dönüştürülür.
Bağımsız kullanım:
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} }); Hinge hingeLoss = new Hinge(tf); Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions); // produces 1.3f
Numune ağırlığıyla arama:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f}); Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.55f
SUM
azaltma türünü kullanma:
Hinge hingeLoss = new Hinge(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions); // produces 2.6f
NONE
azaltma türünü kullanma:
Hinge hingeLoss = new Hinge(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions); // produces [1.1f, 1.5f]
Devralınan Alanlar
Kamu İnşaatçıları
Menteşe (Ops tf) Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini kullanarak bir Menteşe Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma oluşturur | |
Menteşe (Ops tf, Redüksiyon redüksiyonu ) Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Menteşe Kaybı oluşturur | |
Genel Yöntemler
<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T> |
Kalıtsal Yöntemler
Kamu İnşaatçıları
halka açık Menteşe (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
yöntemini kullanarak bir Menteşe Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT
Kayıp Azaltma oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|
halka açık Menteşe (Ops tf, Redüksiyon azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
öğesini kullanarak bir Menteşe Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Menteşe (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
Bir Menteşe Oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
Genel Yöntemler
genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.
Grafik modunda çalıştırılırsa, etiket değerleri [-1., 0., 1.] kümesinde değilse hesaplama TFInvalidArgumentException
oluşturacaktır. İstekli Modunda, eğer etiket değerleri [-1., 0., 1.] kümesinde değilse, bu çağrı IllegalArgumentException
oluşturacaktır.
Parametreler
etiketler | doğruluk değerleri veya etiketler -1, 0 veya 1 olmalıdır. Değerlerin -1 veya 1 olması beklenir. İkili (0 veya 1) etiketler sağlanırsa bunlar -1 veya 1'e dönüştürülür. |
---|---|
tahminler | Tahminler için değerler [0.0 aralığında olmalıdır. 1'e kadar.] dahil. |
örnekAğırlıklar | İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. sampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman partinin her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.) |
İade
- kayıp
Atar
YasadışıTartışmaİstisna | tahminler [0.-1.] aralığının dışındaysa. |
---|