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Loss

सार्वजनिक सार वर्ग हानि

ज्ञात प्रत्यक्ष उपवर्ग

बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी , श्रेणीबद्धक्रॉसेंट्रॉपी , श्रेणीबद्धहिंज , कोसाइनसमानता , हिंज , ह्यूबर , केएलडाइवर्जेंस , लॉगकॉश , मीनएब्सोल्यूटएरर , मीनएब्सोल्यूटपेरसेंटेजएरर , मीनस्क्वायरएरर , मीनस्क्वेयरलॉगरिदमिकएरर , पॉइसन , स्पार्सकेटेगोरिकलक्रॉसेंट्रॉपी , स्क्वायरडएच इंगे

बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी	सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है।
श्रेणीबद्ध क्रॉसेंट्रॉपी	लेबल और भविष्यवाणियों के बीच क्रॉसेंट्रॉपी हानि की गणना करता है।
श्रेणीबद्ध काज	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच श्रेणीगत हिंज हानि की गणना करता है।
कोसाइनसमानता	लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कोसाइन समानता की गणना करता है।
काज	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच हिंज हानि की गणना करता है।
ह्यूबर	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच ह्यूबर हानि की गणना करता है।
केएलडाइवर्जेंस	लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कुल्बैक-लीब्लर विचलन हानि की गणना करता है।
लॉगकॉश	गणना भविष्यवाणी त्रुटि के हाइपरबोलिक कोसाइन के लघुगणक की गणना करती है।
मीन एब्सोल्यूट एरर	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच पूर्ण अंतर के माध्य की गणना करता है।
मीनएब्सोल्यूटपरसेंटेजत्रुटि	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच माध्य पूर्ण प्रतिशत त्रुटि की गणना करता है।
मतलब चुकता त्रुटि	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच त्रुटियों के वर्गों के माध्य की गणना करता है।
मीनस्क्वेर्डलॉगरिदमिक एरर	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच माध्य वर्ग लघुगणकीय त्रुटियों की गणना करता है।
प्वासों	लेबल और भविष्यवाणियों के बीच पॉइसन हानि की गणना करता है।
स्पार्सकेटेगोरिकलक्रॉसेंट्रॉपी	लेबल और भविष्यवाणियों के बीच क्रॉसेंट्रॉपी हानि की गणना करता है।
चौकोर काज	लेबल और पूर्वानुमानों के बीच वर्गाकार हिंज हानि की गणना करता है।

खेत

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम कमी कमी_डिफ़ॉल्ट

सार्वजनिक तरीके

सार <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है	कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल, ऑपरेंड <टी> पूर्वानुमान, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट्स) एक ऑपरेंड उत्पन्न करता है जो नुकसान की गणना करता है।
<T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है	कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > लेबल, ऑपरेंड <T> पूर्वानुमान) नुकसान का हिसाब लगाता है
कमी	कम करना () घाटे में कमी मिलती है
ऑप्स	getTF () TensorFlow ऑप्स प्राप्त करता है

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

खेत

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम कमी REDUCTION_DEFAULT

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक सार ऑपरेंड <टी> कॉल ( ऑपरेंड <? विस्तारित टीएनंबर > लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां, ऑपरेंड <टी> नमूना वजन)

एक ऑपरेंड उत्पन्न करता है जो नुकसान की गणना करता है।

पैरामीटर

लेबल	सत्य मान या लेबल
भविष्यवाणियों	भविष्यवाणियाँ
नमूनावजन	वैकल्पिक नमूना वज़न हानि के लिए गुणांक के रूप में कार्य करता है। यदि एक अदिश राशि प्रदान की जाती है, तो हानि को केवल दिए गए मान से मापा जाता है। यदि सैंपलवेट्स आकार का एक टेंसर है [बैच_आकार], तो बैच के प्रत्येक नमूने के लिए कुल नुकसान सैंपलवेट्स वेक्टर में संबंधित तत्व द्वारा पुन: स्केल किया जाता है। यदि सैंपलवेट्स का आकार [बैच_साइज, डी0, .. डीएन-1] है (या इस आकार में प्रसारित किया जा सकता है), तो भविष्यवाणियों के प्रत्येक हानि तत्व को सैंपलवेट्स के संबंधित मूल्य द्वारा स्केल किया जाता है। (डीएन-1 पर ध्यान दें: सभी हानि फ़ंक्शन 1 आयाम से कम हो जाते हैं, आमतौर पर अक्ष=-1।)

रिटर्न

हानि

सार्वजनिक ऑपरेंड <T> कॉल ( ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > लेबल, ऑपरेंड <T> पूर्वानुमान)

नुकसान का हिसाब लगाता है

पैरामीटर

लेबल	सत्य मान या लेबल
भविष्यवाणियों	भविष्यवाणियाँ

रिटर्न

हानि

सार्वजनिक कटौती getReduction ()

घाटे में कमी मिलती है

रिटर्न

हानि में कमी

सार्वजनिक ऑप्स getTF ()

TensorFlow ऑप्स प्राप्त करता है

रिटर्न

टेंसरफ़्लो ऑप्स