Mean
Organízate con las colecciones
Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.
Subclases directas conocidas |
Subclases indirectas conocidas BinaryCrossentropy <T extiende TNumber >, CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber >, CategoricalHinge <T extiende TNumber >, CosineSimilarity <T extiende TNumber >, Hinge <T extiende TNumber >, KLDivergence <T extiende TNumber >, LogCoshError <T extiende TNumber >, MeanAbsoluteError <T extiende TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T extiende TNumber >, MeanSquaredError <T extiende TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T extiende TNumber >, Poisson <T extiende TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T extiende TNumber >, SquaredHinge <T extiende TNumber > BinaryCrossentropy <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada binaria entre etiquetas verdaderas y etiquetas previstas. | CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas previstas. | Bisagra categórica <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra categórica entre etiquetas y predicciones. | CosenoSimilaridad <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de similitud del coseno entre etiquetas y predicciones. | Bisagra <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones. | KLDivergencia <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la métrica de pérdida de divergencia de Kullback-Leibler entre etiquetas y predicciones. | LogCoshError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula el logaritmo del coseno hiperbólico de la métrica de error de predicción entre etiquetas y predicciones. | MeanAbsoluteError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanAbsolutePercentageError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanSquaredError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | MeanSquaredLogarithmicError <T extiende TNumber > | Métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones. | Poisson <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la métrica de pérdida de Poisson entre etiquetas y predicciones. | SparseCategorialCrossentropy <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la escasa pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas. | SquaredHinge <T extiende TNumber > | Una métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra al cuadrado entre etiquetas y predicciones. |
|
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual (Objeto arg0) |
Clase final<?> | obtenerclase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cadena | Encadenar () |
vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
vacío final | espera (largo arg0) |
vacío final | esperar () |
A menos que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Reconocimiento 4.0 de Creative Commons y las muestras de código están sujetas a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio web de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2024-10-31 (UTC).
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Me falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Es demasiado complicado o hay demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Está obsoleto","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema de muestras o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2024-10-31 (UTC)."],[],[]]