KLDivergence
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Uma métrica que calcula a métrica de perda de divergência de Kullback-Leibler entre rótulos e previsões.
Construtores Públicos
| KLDivergence (Ops tf, nome da string, semente longa, tipo Class<T>) Cria uma métrica KLDivergence |
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object boleano | é igual (objeto arg0) |
aula final<?> | getClass () |
interno | código hash () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar todos () |
Corda | para sequenciar () |
vazio final | espere (long arg0, int arg1) |
vazio final | espere (arg0 longo) |
vazio final | espere () |
Construtores Públicos
public KLDivergence (Ops tf, nome String, semente longa, tipo Class<T>)
Cria uma métrica KLDivergence
Parâmetros
TF | as operações do TensorFlow |
---|
nome | o nome desta métrica, se for nulo, o nome da métrica será getSimpleName() . |
---|
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. |
---|
tipo | o tipo para as variáveis e resultado |
---|
Métodos Públicos
Calcula a perda ponderada entre labels
e predictions
Parâmetros
rótulos | os valores de verdade ou rótulos |
---|
previsões | as previsões |
---|
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Última atualização 2023-12-01 UTC.
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