BinaryCrossentropy
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
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。
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 |
継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectからブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
最終クラス<?> | getクラス() |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
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 |
---|
パブリックメソッド
labels
とpredictions
の間の加重損失を計算します。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2023-12-01 UTC。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]
{
"lastModified": "最終更新日 2023-12-01 UTC。",
"confidential": False
}