BinaryCrossentropy
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Метрика, которая вычисляет двоичную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозируемыми метками.
Это класс метрики кроссэнтропии, который следует использовать, когда имеется только два класса меток (0 и 1).
Публичные конструкторы
| BinaryCrossentropy (Ops tf, имя строки, логическое значение fromLogits, float labelSmoothing, длинное начальное число, тип Class<T>) Создает метрику BinaryCrossentropy. |
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Object | логическое значение | равно (Объект arg0) |
| последний класс<?> | получитьКласс () |
| интервал | хэш-код () |
| окончательная пустота | поставить в известность () |
| окончательная пустота | уведомитьВсе () |
| Нить | нанизывать () |
| окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
| окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
| окончательная пустота | ждать () |
Публичные конструкторы
public BinaryCrossentropy (Ops tf, имя строки, логическое значение fromLogits, float labelSmoothing, длинное начальное число, тип Class<T>)
Создает метрику BinaryCrossentropy.
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|
| имя | имя этой метрики, если значение равно нулю, то имя метрики — getSimpleName() . |
|---|
| fromLogits | Следует ли интерпретировать прогнозы как тензор логит-значений, а не как распределение вероятностей. |
|---|
| labelСглаживание | значение, используемое для сглаживания меток. При значении 0 сглаживание не происходит. Когда > 0, вычислите потерю между предсказанными метками и сглаженной версией истинных меток, где сглаживание сжимает метки до 0,5. Большие значения label_smoothing соответствуют более сильному сглаживанию. |
|---|
| семя | начальное значение для генерации случайных чисел. Инициализатор, созданный с заданным начальным числом, всегда будет создавать один и тот же случайный тензор для заданной формы и типа данных. |
|---|
| тип | тип переменных и результат |
|---|
Публичные методы
общедоступный вызов операнда <T> ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, операнд <? расширяет прогнозы TNumber >)
Вычисляет взвешенную потерю между labels и predictions
Параметры
| этикетки | значения истинности или метки |
|---|
| предсказания | предсказания |
|---|
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2024-10-31 UTC.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2024-10-31 UTC."],[],[]]
