يوضح ما إذا كانت الأهداف ضمن أعلى توقعات "K".
يؤدي هذا إلى إخراج مصفوفة منطقية `batch_size`، ويكون الإدخال `out[i]` صحيحًا إذا كان التنبؤ للفئة المستهدفة من بين أفضل التنبؤات `k` بين جميع التنبؤات على سبيل المثال `i`. لاحظ أن سلوك `InTopK` يختلف عن `TopK` في طريقة تعامله مع الروابط؛ إذا كانت هناك فئات متعددة لها نفس قيمة التنبؤ وتمتد عبر الحد العلوي `k`، فسيتم اعتبار كل هذه الفئات في أعلى `k`.
بشكل أكثر رسمية، دعونا
\\(predictions_i\\) تكون التوقعات لجميع الفئات على سبيل المثال `i`، \\(targets_i\\) تكون الفئة المستهدفة على سبيل المثال `i`، \\(out_i\\) يكون الإخراج على سبيل المثال `i`،
$$out_i = predictions_{i, targets_i} \in TopKIncludingTies(predictions_i)$$
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج < تبول > | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TNumber > InTopK | |
| الإخراج < تبول > | دقة () الدقة المحسوبة عند `k` باعتبارها `موتر منطقي`. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <TBool> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء InTopK ثابت عام (نطاق النطاق ، تنبؤات المعامل <TFloat32> ، أهداف المعامل <T>، المعامل <T> k)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية InTopK جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| التنبؤات | موتر "حجم الدفعة" × "الفئات". |
| الأهداف | ناقل `batch_size` لمعرفات الفئة. |
| ك | عدد العناصر العليا التي يجب النظر إليها للتأكد من دقة الحوسبة. |
المرتجعات
- مثيل جديد من InTopK
يوضح ما إذا كانت الأهداف ضمن أعلى توقعات "K".
يؤدي هذا إلى إخراج مصفوفة منطقية `batch_size`، ويكون الإدخال `out[i]` صحيحًا إذا كان التنبؤ للفئة المستهدفة من بين أفضل التنبؤات `k` بين جميع التنبؤات على سبيل المثال `i`. لاحظ أن سلوك `InTopK` يختلف عن `TopK` في تعامله مع الروابط؛ إذا كانت هناك فئات متعددة لها نفس قيمة التنبؤ وتمتد عبر الحد العلوي `k`، فسيتم اعتبار كل هذه الفئات في أعلى `k`.
بشكل أكثر رسمية، دعونا
\\(predictions_i\\) تكون التنبؤات لجميع الفئات على سبيل المثال `i`، \\(targets_i\\) تكون الفئة المستهدفة على سبيل المثال `i`، \\(out_i\\) يكون الإخراج على سبيل المثال `i`،
$$out_i = predictions_{i, targets_i} \in TopKIncludingTies(predictions_i)$$
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج < تبول > | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TNumber > InTopK | |
| الإخراج < تبول > | دقة () الدقة المحسوبة عند `k` باعتبارها `موتر منطقي`. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <TBool> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء InTopK ثابت عام (نطاق النطاق ، تنبؤات المعامل <TFloat32> ، أهداف المعامل <T>، المعامل <T> k)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية InTopK جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| التنبؤات | موتر "حجم الدفعة" × "الفئات". |
| الأهداف | ناقل `batch_size` لمعرفات الفئة. |
| ك | عدد العناصر العليا التي يجب النظر إليها للتأكد من دقة الحوسبة. |
المرتجعات
- مثيل جديد من InTopK