org.tensorflow.framework.losses

Các lớp học

Nhị phân chéo Tính toán tổn thất entropy chéo giữa các nhãn thực và nhãn được dự đoán.
Phân loạiCrossentropy Tính toán tổn thất entropy chéo giữa các nhãn và dự đoán.
Bản lề phân loại Tính toán tổn thất bản lề phân loại giữa nhãn và dự đoán.
CosineTương tự Tính toán độ tương tự cosin giữa nhãn và dự đoán.
Khớp nối Tính toán tổn thất bản lề giữa nhãn và dự đoán.
Huber Tính toán tổn thất Huber giữa nhãn và dự đoán.
KLPhân kỳ Tính toán tổn thất phân kỳ Kullback-Leibler giữa nhãn và dự đoán.
LogCosh Tính toán Tính logarit của cosin hyperbol của sai số dự đoán.
Sự mất mát
Lỗ vốn Chức năng mất tích hợp.
Ý nghĩa tuyệt đốiLỗi Tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa nhãn và dự đoán.
Trung bìnhTuyệt đốiPhần trămLỗi Tính toán sai số phần trăm tuyệt đối trung bình giữa nhãn và dự đoán.
Có nghĩa là lỗi bình phương Tính giá trị trung bình của bình phương sai số giữa nhãn và dự đoán.
Trung bìnhBình phươngLogaritLỗi Tính toán sai số logarit bình phương trung bình giữa các nhãn và dự đoán.
Poisson Tính toán tổn thất Poisson giữa nhãn và dự đoán.
Thưa thớtPhân loạiCrossentropy Tính toán tổn thất entropy chéo giữa nhãn và dự đoán.
Bản lề vuông Tính toán tổn thất bản lề bình phương giữa các nhãn và dự đoán.

Enum

Sự giảm bớt Loại giảm tổn thất

AUTO chỉ ra rằng tùy chọn giảm bớt sẽ được xác định theo ngữ cảnh sử dụng.