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Sous-classes directes connues BinaryCrossentropy , CategoricalCrossentropy , CategoricalHinge , CosineSimilarity , Hinge , Huber , KLDivergence , LogCosh , MeanAbsoluteError , MeanAbsolutePercentageError , MeanSquaredError , MeanSquaredLogarithmicError , Poisson , SparseCategoricalCrossentropy , Charnière Carrée | BinaireCrossentropie | Calcule la perte d'entropie croisée entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites. | | CatégoriqueCrossentropie | Calcule la perte d'entropie croisée entre les étiquettes et les prédictions. | | Charnière catégorique | Calcule la perte de charnière catégorielle entre les étiquettes et les prédictions. | | CosinusSimilarité | Calcule la similarité cosinusoïdale entre les étiquettes et les prédictions. | | Charnière | Calcule la perte de charnière entre les étiquettes et les prédictions. | | Huber | Calcule la perte de Huber entre les étiquettes et les prédictions. | | KLDivergence | Calcule la perte de divergence Kullback-Leibler entre les étiquettes et les prédictions. | | LogCosh | Calcule Calcule le logarithme du cosinus hyperbolique de l'erreur de prédiction. | | MoyenneAbsolueErreur | Calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions. | | MoyenneAbsoluePourcentageErreur | Calcule le pourcentage d’erreur absolu moyen entre les étiquettes et les prédictions. | | Erreur quadratique moyenne | Calcule la moyenne des carrés d'erreurs entre les étiquettes et les prédictions. | | Erreur logarithmique moyenne carrée | Calcule les erreurs logarithmiques quadratiques moyennes entre les étiquettes et les prédictions. | | Poisson | Calcule la perte de Poisson entre les étiquettes et les prédictions. | | SparseCatégoriqueCrossentropie | Calcule la perte d'entropie croisée entre les étiquettes et les prédictions. | | Charnière Carrée | Calcule la perte de charnière carrée entre les étiquettes et les prédictions. |
|
Méthodes héritées
De la classe java.lang.Object | booléen | est égal à (Objet arg0) |
| Classe finale<?> | obtenirClasse () |
| int | Code de hachage () |
| vide final | notifier () |
| vide final | notifierTous () |
| Chaîne | àChaîne () |
| vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
| vide final | attendez (long arg0) |
| vide final | attendez () |
Des champs
Réduction finale statique publique REDUCTION_DEFAULT
Méthodes publiques
public abstract Operand <T> appel ( Operand <? extends TNumber > labels, Operand <T> prédictions, Operand <T> sampleWeights)
Génère un opérande qui calcule la perte.
Paramètres
| Étiquettes | les valeurs ou étiquettes de vérité |
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| prédictions | les prédictions |
|---|
| exemples de poids | sampleWeights facultatif agit comme un coefficient pour la perte. Si un scalaire est fourni, alors la perte est simplement adaptée à la valeur donnée. Si SampleWeights est un tenseur de taille [batch_size], alors la perte totale pour chaque échantillon du lot est redimensionnée par l'élément correspondant dans le vecteur SampleWeights. Si la forme de SampleWeights est [batch_size, d0, .. dN-1] (ou peut être diffusée vers cette forme), alors chaque élément de perte de prédictions est mis à l'échelle par la valeur correspondante de SampleWeights. (Remarque sur dN-1 : toutes les fonctions de perte sont réduites d'une dimension, généralement axis=-1.) |
|---|
Paramètres
| Étiquettes | les valeurs ou étiquettes de vérité |
|---|
| prédictions | les prédictions |
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Réduction publique getReduction ()
Obtient la réduction des pertes
opérations publiques getTF ()
Obtient les opérations TensorFlow
Retour
- les opérations TensorFlow
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Dernière mise à jour le 2024/10/31 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2024/10/31 (UTC)."],[],[]]
