org.tensorflow.framework.metrics

クラス

BinaryCrossentropy <T extends TNumber >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。
CategoricalCrossentropy <T extends TNumber >真のラベルと予測されたラベル間のカテゴリカルなクロスエントロピー損失を計算するメトリック。
CategoricalHinge <T extends TNumber >ラベルと予測の間のカテゴリカル ヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。
CosineSimilarity <T extends TNumber >ラベルと予測の間のコサイン類似性メトリックを計算するメトリック。
ヒンジ<T extends TNumber >ラベルと予測の間のヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。
KLDiverence <T extends TNumber >ラベルと予測の間のカルバック・ライブラー発散損失メトリックを計算するメトリック。
LogCoshError <T はTNumberを拡張 >ラベルと予測の間の予測誤差メトリックの双曲線余弦の対数を計算するメトリック。
平均<T extends TNumber >加重平均WEIGHTED_MEANを実装するメトリクス
MeanAbsoluteError <T extends TNumber >ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。
MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber >ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。
MeanSquaredError <T はTNumberを拡張 >ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。
MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber >ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。
メトリック<T extends TNumber >メトリクスの基本クラス
メトリクス組み込みメトリクス関数を備えたヘルパー クラス。
ポアソン<T extends TNumber >ラベルと予測の間のポアソン損失メトリックを計算するメトリック。
SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber >真のラベルと予測されたラベルの間のスパース カテゴリカル クロス エントロピー損失を計算するメトリクス。
SquaredHinge <T extends TNumber >ラベルと予測の間の二乗ヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。

列挙型

メトリクスの削減さまざまなタイプのメトリック削減を定義します