パブリック クラスBinaryCrossentropy
真のラベルと予測されたラベル間のバイナリ クロス エントロピー損失を計算するメトリック。
これは、ラベル クラスが 2 つ (0 と 1) しかない場合に使用されるクロスエントロピー メトリック クラスです。
継承された定数
パブリックコンストラクター
BinaryCrossentropy (Ops tf、文字列名、ブール値 fromLogits、float labelSmoothing、ロング シード、Class<T> タイプ) BinaryCrossentropy メトリクスを作成します |
パブリックメソッド
| オペランド<T> |
継承されたメソッド
パブリックコンストラクター
public BinaryCrossentropy (Ops tf、文字列名、ブール値 fromLogits、float labelSmoothing、ロング シード、Class<T> タイプ)
BinaryCrossentropy メトリクスを作成します
パラメーター
| TF | TensorFlow オペレーション |
|---|---|
| 名前 | このメトリックの名前。null の場合、メトリック名はgetSimpleName()です。 |
| fromロジッツ | 予測を確率分布ではなくロジット値のテンソルとして解釈するかどうか。 |
| ラベルスムージング | ラベルを平滑化するために使用される値。0 の場合、平滑化は行われません。 > 0 の場合、予測ラベルと真のラベルの平滑化バージョンとの間の損失を計算します。平滑化によりラベルが 0.5 に向かって圧縮されます。 label_smoothing の値が大きいほど、より強力な平滑化に対応します。 |
| シード | 乱数生成のシード。特定のシードを使用して作成されたイニシャライザは、常に特定の形状とデータ型に対して同じランダム テンソルを生成します。 |
| タイプ | 変数と結果の型 |