Huber

Huber di classe pubblica

Calcola la perdita di Huber tra etichette e previsioni.

Per ogni valore x in error = labels - predictions : 

     loss = 0.5 * x^2                  if |x| <= d
     loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d)  if |x| > d

dove d è delta.

Utilizzo autonomo: 

    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} });
    Huber huberLoss = new Huber(tf);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.155

Chiamata con peso campione: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.09f

Utilizzando il tipo di riduzione SUM : 

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.32f

Utilizzando il tipo di riduzione NONE : 

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces [0.18f, 0.13f]

Vedi anche

Costanti

galleggiante DELTA_DEFAULT

Campi ereditati

Costruttori pubblici

Huber (Ops tf)
Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, nome stringa)
Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, Riduzione riduzione)
Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e DELTA_DEFAULT come delta
Huber (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)
Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta
Huber (Ops tf, Nome stringa, delta float, Riduzione riduzione)
Crea una perdita di Huber

Metodi pubblici

<T estende TNumero > Operando <T>
chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, Operando <T> sampleWeights)
Genera un operando che calcola la perdita.

Metodi ereditati

Costanti

float finale statico pubblico DELTA_DEFAULT

Valore costante: 1.0

Costruttori pubblici

Huber pubblico (Ops tf)

Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow

Huber pubblico (Ops tf, nome stringa)

Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .

Huber pubblico (Ops tf, Riduzione riduzione)

Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e DELTA_DEFAULT come delta

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Huber pubblico (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)

Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Huber pubblico (Ops tf, Nome stringa, delta float, Riduzione riduzione)

Crea una perdita di Huber

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .
delta il punto in cui la funzione di perdita di Huber cambia da quadratica a lineare.
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Metodi pubblici

chiamata pubblica dell'operando <T> ( Operando <? estende TNumber > etichette, previsioni dell'operando <T>, operando <T> sampleWeights)

Genera un operando che calcola la perdita.

Parametri
etichette i valori o le etichette di verità
previsioni le previsioni
campionePesi sampleWeights opzionale funge da coefficiente per la perdita. Se viene fornito uno scalare, la perdita viene semplicemente ridimensionata in base al valore fornito. Se SampleWeights è un tensore di dimensione [batch_size], la perdita totale per ciascun campione del batch viene riscalata dall'elemento corrispondente nel vettore SampleWeights. Se la forma di SampleWeights è [batch_size, d0, .. dN-1] (o può essere trasmessa a questa forma), ogni elemento di perdita delle previsioni viene ridimensionato in base al valore corrispondente di SampleWeights. (Nota su dN-1: tutte le funzioni di perdita si riducono di 1 dimensione, solitamente asse=-1.)
Ritorni
  • la perdita
,
Huber di classe pubblica

Calcola la perdita di Huber tra etichette e previsioni.

Per ogni valore x in error = labels - predictions : 

     loss = 0.5 * x^2                  if |x| <= d
     loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d)  if |x| > d

dove d è delta.

Utilizzo autonomo: 

    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} });
    Huber huberLoss = new Huber(tf);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.155

Chiamata con peso campione: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.09f

Utilizzando il tipo di riduzione SUM : 

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.32f

Utilizzando il tipo di riduzione NONE : 

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces [0.18f, 0.13f]

Vedi anche

Costanti

galleggiante DELTA_DEFAULT

Campi ereditati

Costruttori pubblici

Huber (Ops tf)
Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, nome stringa)
Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, Riduzione riduzione)
Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e DELTA_DEFAULT come delta
Huber (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)
Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta
Huber (Ops tf, Nome stringa, delta float, Riduzione riduzione)
Crea una perdita di Huber

Metodi pubblici

<T estende TNumero > Operando <T>
chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, Operando <T> sampleWeights)
Genera un operando che calcola la perdita.

Metodi ereditati

Costanti

float finale statico pubblico DELTA_DEFAULT

Valore costante: 1.0

Costruttori pubblici

Huber pubblico (Ops tf)

Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow

Huber pubblico (Ops tf, nome stringa)

Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .

Huber pubblico (Ops tf, Riduzione riduzione)

Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e DELTA_DEFAULT come delta

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Huber pubblico (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)

Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Huber pubblico (Ops tf, Nome stringa, delta float, Riduzione riduzione)

Crea una perdita di Huber

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .
delta il punto in cui la funzione di perdita di Huber cambia da quadratica a lineare.
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Metodi pubblici

chiamata pubblica dell'operando <T> ( Operando <? estende TNumber > etichette, previsioni dell'operando <T>, operando <T> sampleWeights)

Genera un operando che calcola la perdita.

Parametri
etichette i valori o le etichette di verità
previsioni le previsioni
campionePesi sampleWeights opzionale funge da coefficiente per la perdita. Se viene fornito uno scalare, la perdita viene semplicemente ridimensionata in base al valore fornito. Se SampleWeights è un tensore di dimensione [batch_size], la perdita totale per ciascun campione del batch viene riscalata dall'elemento corrispondente nel vettore SampleWeights. Se la forma di SampleWeights è [batch_size, d0, .. dN-1] (o può essere trasmessa a questa forma), ogni elemento di perdita delle previsioni viene ridimensionato in base al valore corrispondente di SampleWeights. (Nota su dN-1: tutte le funzioni di perdita si riducono di 1 dimensione, solitamente asse=-1.)
Ritorni
  • la perdita
,
Huber di classe pubblica

Calcola la perdita di Huber tra etichette e previsioni.

Per ogni valore x in error = labels - predictions : 

     loss = 0.5 * x^2                  if |x| <= d
     loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d)  if |x| > d

dove d è delta.

Utilizzo autonomo: 

    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} });
    Huber huberLoss = new Huber(tf);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.155

Chiamata con peso campione: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.09f

Utilizzando il tipo di riduzione SUM : 

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.32f

Utilizzando il tipo di riduzione NONE : 

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces [0.18f, 0.13f]

Vedi anche

Costanti

galleggiante DELTA_DEFAULT

Campi ereditati

Costruttori pubblici

Huber (Ops tf)
Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, nome stringa)
Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, Riduzione riduzione)
Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e DELTA_DEFAULT come delta
Huber (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)
Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta
Huber (Ops tf, Nome stringa, delta float, Riduzione riduzione)
Crea una perdita di Huber

Metodi pubblici

<T estende TNumero > Operando <T>
chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, Operando <T> sampleWeights)
Genera un operando che calcola la perdita.

Metodi ereditati

Costanti

float finale statico pubblico DELTA_DEFAULT

Valore costante: 1.0

Costruttori pubblici

Huber pubblico (Ops tf)

Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow

Huber pubblico (Ops tf, nome stringa)

Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta e una riduzione della perdita di REDUCTION_DEFAULT

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .

Huber pubblico (Ops tf, Riduzione riduzione)

Crea una perdita Huber utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e DELTA_DEFAULT come delta

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Huber pubblico (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)

Crea una perdita Huber utilizzando DELTA_DEFAULT come delta

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Huber pubblico (Ops tf, Nome stringa, delta float, Riduzione riduzione)

Crea una perdita di Huber

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
nome il nome della perdita, se null viene utilizzato getSimpleName() .
delta il punto in cui la funzione di perdita di Huber cambia da quadratica a lineare.
riduzione Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Metodi pubblici

chiamata pubblica dell'operando <T> ( Operando <? estende TNumber > etichette, previsioni dell'operando <T>, operando <T> sampleWeights)

Genera un operando che calcola la perdita.

Parametri
etichette i valori o le etichette di verità
previsioni le previsioni
campionePesi sampleWeights opzionale funge da coefficiente per la perdita. Se viene fornito uno scalare, la perdita viene semplicemente ridimensionata in base al valore fornito. Se SampleWeights è un tensore di dimensione [batch_size], la perdita totale per ciascun campione del batch viene riscalata dall'elemento corrispondente nel vettore SampleWeights. Se la forma di SampleWeights è [batch_size, d0, .. dN-1] (o può essere trasmessa a questa forma), ogni elemento di perdita delle previsioni viene ridimensionato in base al valore corrispondente di SampleWeights. (Nota su dN-1: tutte le funzioni di perdita si riducono di 1 dimensione, solitamente asse=-1.)
Ritorni
  • la perdita