LogCosh

LogCosh คลาสสาธารณะ

คำนวณ คำนวณลอการิทึมของโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกของข้อผิดพลาดในการทำนาย

logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2) โดยที่ x คือ predictions - labels

การใช้งานแบบสแตนด์อโลน:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {1.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    LogCosh logcosh = new LogCosh(tf);
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions);
    // produces 0.108

การโทรด้วยน้ำหนักตัวอย่าง:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.8f, 0.2f});
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.087f

การใช้ประเภทการลด SUM :

    LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions);
    // produces 0.217f

การใช้ประเภทการลด NONE :

    LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions);
    // produces [0.217f, 0f]

ฟิลด์ที่สืบทอดมา

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

LogCosh (ปฏิบัติการ tf)
สร้างการสูญเสีย LogCosh โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสียและการลดการสูญเสียของ REDUCTION_DEFAULT
LogCosh (Ops tf ชื่อสตริง)
สร้างการสูญเสีย LogCosh โดยใช้การลดการสูญเสีย REDUCTION_DEFAULT
LogCosh (Ops tf, การลด การลด )
สร้าง LogCosh Loss โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสีย
LogCosh (Ops tf, ชื่อสตริง, การลด ขนาด )
สร้างการสูญเสีย LogCosh

วิธีการสาธารณะ

<T ขยาย TNumber > ตัวถูกดำเนินการ <T>
โทร ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <T> การคาดคะเน, ตัวดำเนินการ <T> ตัวอย่างน้ำหนัก)
สร้างตัวถูกดำเนินการที่คำนวณการสูญเสีย

วิธีการสืบทอด

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

LogCosh สาธารณะ (Ops tf)

สร้างการสูญเสีย LogCosh โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสียและการลดการสูญเสียของ REDUCTION_DEFAULT

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow

LogCosh สาธารณะ (Ops tf ชื่อสตริง)

สร้างการสูญเสีย LogCosh โดยใช้การลดการสูญเสีย REDUCTION_DEFAULT

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow
ชื่อ ชื่อของการสูญเสีย หากเป็นค่าว่าง จะใช้ getSimpleName()

LogCosh สาธารณะ (Ops tf, การลด การ ลด)

สร้าง LogCosh Loss โดยใช้ getSimpleName() เป็นชื่อการสูญเสีย

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow
การลดน้อยลง ประเภทของส่วนลดที่จะใช้กับการสูญเสีย

LogCosh สาธารณะ (Ops tf, ชื่อสตริง, การลดการลด )

สร้างการสูญเสีย LogCosh

พารามิเตอร์
ไม่ Ops ของ TensorFlow
ชื่อ ชื่อของการสูญเสีย หากเป็นค่าว่าง จะใช้ getSimpleName()
การลดน้อยลง ประเภทของส่วนลดที่จะใช้กับการสูญเสีย

วิธีการสาธารณะ

ตัวดำเนินการ สาธารณะ <T> โทร ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <T> การคาดการณ์, ตัวดำเนินการ <T> ตัวอย่างน้ำหนัก)

สร้างตัวถูกดำเนินการที่คำนวณการสูญเสีย

พารามิเตอร์
ฉลาก ค่าความจริงหรือป้ายกำกับ
การคาดการณ์ การคาดการณ์
ตัวอย่างน้ำหนัก SampleWeights ที่เป็นตัวเลือกจะทำหน้าที่เป็นสัมประสิทธิ์การสูญเสีย หากมีการระบุสเกลาร์ การสูญเสียก็จะถูกปรับขนาดตามค่าที่กำหนด หาก SampleWeights เป็นเทนเซอร์ที่มีขนาด [batch_size] ค่าที่สูญเสียทั้งหมดสำหรับแต่ละตัวอย่างในแบตช์จะถูกปรับขนาดใหม่โดยองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องในเวกเตอร์ SampleWeights หากรูปร่างของ SampleWeights คือ [batch_size, d0, .. dN-1] (หรือสามารถถ่ายทอดไปยังรูปร่างนี้ได้) ดังนั้น องค์ประกอบที่สูญเสียแต่ละรายการของการคาดการณ์จะถูกปรับขนาดตามค่าที่สอดคล้องกันของ SampleWeights (หมายเหตุสำหรับ dN-1: ฟังก์ชันการสูญเสียทั้งหมดลดลง 1 มิติ โดยปกติจะเป็นแกน=-1)
การส่งคืน
  • การสูญเสีย