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Loss

공개 추상 클래스 손실

알려진 직접 서브클래스

Binarycrossentropy , Categoricalcrossentropy , 범주 형 , Cosinesimilarity , Hinge , Huber , Kldivergence , Logcosh , Meanabsoluteerror , MeanAbsolutepercentageError , SeverquaredError , severquaredlogarithmicerror , Poisson , Sparsecatecorical -mrostopy ,

필드

공개 정적 최종 감소 REDUCTION_DEFAULT

공개 방법

추상 <T는 T번호를 확장합니다> 피연산자 <T>	호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측, 피연산자 <T> SampleWeights) 손실을 계산하는 피연산자를 생성합니다.
<T는 T번호를 확장합니다. > 피연산자 <T>	호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측) 손실을 계산합니다
절감	getReduction () 손실 감소를 얻습니다.
운영	getTF () TensorFlow 작업을 가져옵니다.

상속된 메서드

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

필드

공개 정적 최종 감소 REDUCTION_DEFAULT

공개 방법

공개 추상 피연산자 <T> 호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측, 피연산자 <T> SampleWeights)

손실을 계산하는 피연산자를 생성합니다.

매개변수

라벨	진리값 또는 라벨
예측	예측
샘플 가중치	선택적 SampleWeights는 손실에 대한 계수 역할을 합니다. 스칼라가 제공되면 손실은 단순히 주어진 값에 따라 조정됩니다. SampleWeights가 [batch_size] 크기의 텐서인 경우 배치의 각 샘플에 대한 총 손실은 SampleWeights 벡터의 해당 요소에 따라 크기가 조정됩니다. SampleWeights의 형태가 [batch_size, d0, .. dN-1]인 경우(또는 이 형태로 브로드캐스팅될 수 있음) 예측의 각 손실 요소는 SampleWeights의 해당 값에 따라 조정됩니다. (dN-1에 대한 참고: 모든 손실 함수는 1차원으로 감소하며 일반적으로 축=-1입니다.)

보고

손실

공개 피연산자 <T> 호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측)

손실을 계산합니다

매개변수

라벨	진리값 또는 라벨
예측	예측

보고

손실

공개 감소 getReduction ()

손실 감소를 얻습니다.

보고

손실 감소

공개 작전 getTF ()

TensorFlow 작업을 가져옵니다.

보고

TensorFlow 작업

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최종 업데이트: 2024-10-31(UTC)