টেনসরফ্লো :: অপস:: কম্পিউট অ্যাকসিডেন্টাল হিট

নমুনা_প্রার্থীতে অবস্থানের আইডি গণনা করে যা সত্য_লেবেলের সাথে মেলে।

সারাংশ

লগ-অডস NCE করার সময়, এই অপের ফলাফল একটি SparseToDense অপের মাধ্যমে পাস করা উচিত, তারপর নমুনা প্রার্থীদের লগিটগুলিতে যোগ করা উচিত। এটি নমুনাযুক্ত লেবেলগুলিকে 'মুছে ফেলার' প্রভাব ফেলে যা সত্য লেবেলের সাথে মেলে শ্রেণীবিভাগকারীকে নিশ্চিত করে যে সেগুলি নমুনাযুক্ত লেবেল।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• true_classes: UnpackSparseLabels-এর true_classes আউটপুট।
• নমুনা_প্রার্থী: ক্যান্ডিডেট স্যাম্পলারের নমুনা_প্রার্থী আউটপুট।
• num_true: প্রসঙ্গ প্রতি সত্য লেবেলের সংখ্যা।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• বীজ: যদি বীজ বা বীজ2 অ-শূন্য সেট করা হয়, তাহলে প্রদত্ত বীজ দ্বারা এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটর বীজ হয়। অন্যথায়, এটি একটি এলোমেলো বীজ দ্বারা বীজ হয়।
• বীজ 2: বীজ সংঘর্ষ এড়াতে একটি দ্বিতীয় বীজ।

রিটার্ন:

• Output সূচক: সত্য_প্রার্থীদের সারিগুলির সাথে সম্পর্কিত সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
• Output আইডি: নমুনা_প্রার্থীতে অবস্থানের আইডিগুলির একটি ভেক্টর যা সূচকে সংশ্লিষ্ট সূচকের সাথে সারিটির জন্য একটি সত্য_লেবেলের সাথে মেলে।
• Output ওজন: সূচক এবং আইডির সমান দৈর্ঘ্যের একটি ভেক্টর, যার প্রতিটি উপাদান হল -FLOAT_MAX।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

::tensorflow::Output ids

::tensorflow::Output indices

Operation operation

::tensorflow::Output weights

 ComputeAccidentalHits(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  ::tensorflow::Input sampled_candidates,
  int64 num_true
)

 ComputeAccidentalHits(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  ::tensorflow::Input sampled_candidates,
  int64 num_true,
  const ComputeAccidentalHits::Attrs & attrs
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)