パブリック最終クラスCTCLossV2
各バッチエントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。計算もします
グラデーション。このクラスはソフトマックス演算を実行するため、入力は、たとえば LSTM による出力の線形投影である必要があります。
ネストされたクラス
| クラス | CTCLossV2.オプション | CTCLossV2のオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 静的CTCLossV2 | |
| 静的CTCLossV2.オプション | ctcMergeRepeated (ブール値の ctcMergeRepeated) |
| 出力< TFloat32 > | グラデーション() 「喪失」の勾配。 |
| 静的CTCLossV2.オプション | ignoreLongerOutputsThanInputs (ブール値のignoreLongerOutputsThanInputs) |
| 出力< TFloat32 > | 損失（） 対数確率を含むベクトル (バッチ)。 |
| 静的CTCLossV2.オプション | preprocessCollapseRepeated (ブール型 preprocessCollapseRepeated) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "CTCLossV2"
パブリックメソッド
public static CTCLossV2 create (スコープscope、オペランド<TFloat32>入力、オペランド<TInt64> labelsIndices、オペランド<TInt32> labelValues、オペランド<TInt32> sequenceLength、オプション...オプション)
新しい CTCLossV2 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 入力 | 3-D、形状: `(max_time x batch_size x num_classes)`、ロジット。デフォルトの空白ラベルは num_classes - 1 ではなく 0 です。 |
| ラベルインデックス | `SparseTensor のインデックス |
| ラベル値 | 指定されたバッチと時間に関連付けられた値 (ラベル)。 |
| シーケンスの長さ | シーケンスの長さを含むベクトル (バッチ)。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- CTCLossV2 の新しいインスタンス
public static CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (ブール値 ctcMergeRepeated)
パラメーター
| ctcMergeRepeated | スカラー。 false に設定すると、CTC 計算中に、繰り返される空白以外のラベルはマージされず、個別のラベルとして解釈されます。これは CTC の簡易版です。 |
|---|
public static CTCLossV2.OptionsignoreLongerOutputsThanInputs (ブール値のignoreLongerOutputsThanInputs)
パラメーター
| 入力よりも長い出力を無視する | スカラー。 true に設定すると、CTC 計算中に、入力シーケンスよりも長い出力シーケンスを持つ項目がスキップされます。これらの項目は損失項に寄与せず、勾配がゼロになります。 |
|---|
public static CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (ブール型 preprocessCollapseRepeated)
パラメーター
| 前処理折りたたみ繰り返し | スカラー。true の場合、繰り返されるラベルは CTC 計算の前に折りたたまれます。 |
|---|