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BinaryCrossentropy
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Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada binária entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
Esta é a classe de métrica crossentropy a ser usada quando houver apenas duas classes de rótulo (0 e 1).
Construtores Públicos
| BinaryCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, long seed, Class <T> type) Cria uma métrica BinaryCrossentropy |
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object boleano | igual a (objeto arg0) |
aula final <?> | getClass () |
int | hashCode () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar tudo () |
Fragmento | toString () |
vazio final | espera (long arg0, int arg1) |
vazio final | espera (long arg0) |
vazio final | espera () |
Construtores Públicos
public BinaryCrossentropy (Ops tf, String name, boolean fromLogits, float labelSmoothing, long seed, Class <T> type)
Cria uma métrica BinaryCrossentropy
Parâmetros
tf | o TensorFlow Ops |
---|
nome | o nome dessa métrica, se nulo, o nome da métrica é getSimpleName() . |
---|
fromLogits | Se deve interpretar as previsões como um tensor de valores logit em oposição a uma distribuição de probabilidade. |
---|
labelSmoothing | valor usado para suavizar rótulos, quando 0, não ocorre suavização. Quando> 0, calcule a perda entre os rótulos previstos e uma versão suavizada dos rótulos verdadeiros, onde a suavização pressiona os rótulos para 0,5. Valores maiores de label_smoothing correspondem a maior suavização. |
---|
semente | a semente para geração de números aleatórios. Um inicializador criado com uma determinada semente sempre produzirá o mesmo tensor aleatório para uma determinada forma e tipo de dados. |
---|
modelo | o tipo para as variáveis e resultado |
---|
Métodos Públicos
Calcula a perda ponderada entre labels
e predictions
Parâmetros
rótulos | os valores verdadeiros ou rótulos |
---|
previsões | as previsões |
---|
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Última atualização 2021-04-01 UTC.
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