Tính toán Tính logarit của cosin hyperbol của sai số dự đoán.
logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2)
, trong đó x
là predictions - labels
.
Cách sử dụng độc lập:
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
Gọi với trọng lượng mẫu:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.8f, 0.2f}); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.087f
Sử dụng loại giảm SUM
:
LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions); // produces 0.217f
Sử dụng loại giảm NONE
:
LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions); // produces [0.217f, 0f]
Trường kế thừa
Nhà xây dựng công cộng
LogCosh (Ops tf) Tạo một tổn thất LogCosh bằng cách sử dụng getSimpleName() làm tên tổn thất và Giảm tổn thất là REDUCTION_DEFAULT | |
LogCosh (Ops tf, Tên chuỗi) Tạo tổn thất LogCosh bằng cách giảm tổn thất REDUCTION_DEFAULT | |
LogCosh (Ops tf, Giảm thiểu ) Tạo một tổn thất LogCosh bằng cách sử dụng getSimpleName() làm tên tổn thất | |
Phương pháp công khai
<T mở rộng TNumber > Toán hạng <T> |
Phương pháp kế thừa
Nhà xây dựng công cộng
LogCosh công khai (Ops tf)
Tạo một tổn thất LogCosh bằng cách sử dụng getSimpleName()
làm tên tổn thất và Giảm tổn thất là REDUCTION_DEFAULT
Thông số
tf | hoạt động của TensorFlow |
---|
LogCosh công khai (Ops tf, Tên chuỗi)
Tạo tổn thất LogCosh bằng cách giảm tổn thất REDUCTION_DEFAULT
Thông số
tf | hoạt động của TensorFlow |
---|---|
tên | tên của phần bị mất, nếu null thì getSimpleName() sẽ được sử dụng. |
LogCosh công khai (Ops tf, Giảm thiểu)
Tạo một LogCosh Loss bằng cách sử dụng getSimpleName()
làm tên loss
Thông số
tf | hoạt động của TensorFlow |
---|---|
sự giảm bớt | Loại Giảm áp dụng cho tổn thất. |
LogCosh công khai (Ops tf, Tên chuỗi, Giảm mức giảm)
Tạo ra tổn thất LogCosh
Thông số
tf | hoạt động của TensorFlow |
---|---|
tên | tên của phần bị mất, nếu null thì getSimpleName() sẽ được sử dụng. |
sự giảm bớt | Loại Giảm áp dụng cho tổn thất. |
Phương pháp công khai
lệnh gọi Toán hạng công khai <T> ( Toán hạng <? mở rộng nhãn TNumber >, dự đoán Toán hạng <T>, Toán hạng <T> sampleWeights)
Tạo một toán hạng tính toán tổn thất.
Thông số
nhãn | các giá trị thật hoặc nhãn |
---|---|
dự đoán | những dự đoán |
mẫuTrọng lượng | Khối lượng mẫu tùy chọn đóng vai trò như một hệ số tổn thất. Nếu một đại lượng vô hướng được cung cấp thì tổn thất chỉ được tính theo giá trị đã cho. Nếu SampleWeights là một tensor có kích thước [batch_size] thì tổng tổn thất cho mỗi mẫu của lô sẽ được điều chỉnh lại tỷ lệ theo phần tử tương ứng trong vectơ SampleWeights. Nếu hình dạng của SampleWeights là [batch_size, d0, .. dN-1] (hoặc có thể được phát tới hình dạng này), thì mỗi phần tử tổn thất của dự đoán sẽ được chia tỷ lệ theo giá trị tương ứng của SampleWeights. (Lưu ý trên dN-1: tất cả các hàm mất mát đều giảm đi 1 chiều, thường là trục=-1.) |
Trả lại
- sự mất mát