tensorflow :: ops :: LearnedUnigramCandidateSampler

Gera rótulos para amostras de candidatos com uma distribuição de unigrama aprendida.

Resumo

Consulte as explicações sobre a amostragem de candidatos e os formatos de dados em go / candidate-sampling.

Para cada lote, esta operação escolhe um único conjunto de rótulos candidatos de amostra.

As vantagens da amostragem de candidatos por lote são a simplicidade e a possibilidade de multiplicação de matriz densa eficiente. A desvantagem é que os candidatos amostrados devem ser escolhidos independentemente do contexto e dos rótulos verdadeiros.

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• true_classes: uma matriz batch_size * num_true, na qual cada linha contém os IDs de num_true target_classes no rótulo original correspondente.
• num_true: número de rótulos verdadeiros por contexto.
• num_sampled: Número de candidatos para amostrar aleatoriamente.
• exclusivo: se exclusivo for verdadeiro, fazemos a amostragem com rejeição, de forma que todos os candidatos amostrados em um lote sejam únicos. Isso requer alguma aproximação para estimar as probabilidades de amostragem pós-rejeição.
• range_max: O amostrador irá amostrar inteiros do intervalo [0, range_max).

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• seed: Se seed ou seed2 forem definidos como diferentes de zero, o gerador de números aleatórios é propagado pelo seed fornecido. Caso contrário, é semeado por uma semente aleatória.
• seed2: Uma segunda semente para evitar a colisão de sementes.

Retorna:

• Output sampled_candidates: um vetor de comprimento num_sampled, em que cada elemento é o ID de um candidato amostrado.
• Output true_expected_count: uma matriz batch_size * num_true, representando o número de vezes que cada candidato deve ocorrer em um lote de candidatos amostrados. Se único = verdadeiro, então esta é uma probabilidade.
• Output sampled_expected_count: Um vetor de comprimento num_sampled, para cada candidato amostrado representando o número de vezes que o candidato deve ocorrer em um lote de candidatos amostrados. Se único = verdadeiro, então esta é uma probabilidade.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

 LearnedUnigramCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const LearnedUnigramCandidateSampler::Attrs & attrs
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)