Loss
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Subkelas Langsung yang Diketahui BinaryCrossentropy , CategoricalCrossentropy , CategoricalHinge , CosineSimilarity , Engsel , Huber , KLDivergence , LogCosh , MeanAbsoluteError , MeanAbsolutePercentageError , MeanSquaredError , MeanSquaredLogarithmicError , Poisson , SparseCategoricalCrossentropy , SquaredHinge | BinerCrossentropy | Menghitung kerugian entropi silang antara label sebenarnya dan label prediksi. | | Crossentropi Kategoris | Menghitung kerugian crossentropy antara label dan prediksi. | | Engsel Kategoris | Menghitung kerugian engsel kategoris antara label dan prediksi. | | Kesamaan Kosinus | Menghitung kesamaan kosinus antara label dan prediksi. | | Engsel | Menghitung kerugian engsel antara label dan prediksi. | | Huber | Menghitung kerugian Huber antara label dan prediksi. | | Divergensi KLD | Menghitung kerugian divergensi Kullback-Leibler antara label dan prediksi. | | LogCosh | Menghitung Menghitung logaritma kosinus hiperbolik dari kesalahan prediksi. | | Berarti AbsolutError | Menghitung rata-rata perbedaan absolut antara label dan prediksi. | | MeanAbsolutePercentageError | Menghitung rata-rata persentase kesalahan absolut antara label dan prediksi. | | BerartiSquaredError | Menghitung rata-rata kuadrat kesalahan antara label dan prediksi. | | MeanSquaredLogarithmicError | Menghitung rata-rata kesalahan logaritma kuadrat antara label dan prediksi. | | racun | Menghitung kerugian Poisson antara label dan prediksi. | | Crossentropi Kategoris Jarang | Menghitung kerugian crossentropy antara label dan prediksi. | | Engsel Kuadrat | Menghitung kerugian engsel kuadrat antara label dan prediksi. |
|
Metode Warisan
Dari kelas java.lang.Object | boolean | sama dengan (Objek arg0) |
| Kelas terakhir<?> | dapatkan Kelas () |
| ke dalam | Kode hash () |
| kekosongan terakhir | memberitahu () |
| kekosongan terakhir | beri tahuSemua () |
| Rangkaian | keString () |
| kekosongan terakhir | tunggu (arg0 panjang, int arg1) |
| kekosongan terakhir | tunggu (argumen panjang0) |
| kekosongan terakhir | Tunggu () |
Metode Publik
panggilan Operand <T> abstrak publik ( label Operand <? extends TNumber >, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights)
Menghasilkan Operan yang menghitung kerugian.
Parameter
| label | nilai atau label kebenaran |
|---|
| prediksi | prediksi |
|---|
| sampelBerat | SampleWeights opsional bertindak sebagai koefisien kerugian. Jika skalar disediakan, maka kerugiannya hanya diskalakan dengan nilai yang diberikan. Jika SampleWeights adalah tensor dengan ukuran [batch_size], maka total kerugian untuk setiap sampel batch akan diubah skalanya dengan elemen terkait dalam vektor SampleWeights. Jika bentuk SampleWeights adalah [batch_size, d0, .. dN-1] (atau dapat disiarkan ke bentuk ini), maka setiap elemen prediksi yang hilang akan diskalakan dengan nilai SampleWeights yang sesuai. (Catatan pada dN-1: semua fungsi kerugian berkurang 1 dimensi, biasanya sumbu=-1.) |
|---|
panggilan Operand <T> publik ( label Operand <? extends TNumber >, prediksi Operand <T>)
Parameter
| label | nilai atau label kebenaran |
|---|
| prediksi | prediksi |
|---|
Pengurangan publik getReduction ()
Mendapatkan pengurangan kerugian
Ops publik getTF ()
Mendapatkan Operasi TensorFlow
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2024-10-31 UTC.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Informasi yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Terlalu rumit/langkahnya terlalu banyak","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Sudah usang","outOfDate","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Masalah kode / contoh","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2024-10-31 UTC."],[],[]]
