tensoreflusso:: ops:: LogUniformCandidateSampler

Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione log-uniforme.

Riepilogo

Consulta le spiegazioni sul campionamento dei candidati e sui formati dei dati su go/candidate-sampling.

Per ogni batch, questa operazione seleziona un singolo set di etichette candidate campionate.

I vantaggi del campionamento dei candidati per lotto sono la semplicità e la possibilità di un'efficiente moltiplicazione della matrice densa. Lo svantaggio è che i candidati campionati devono essere scelti indipendentemente dal contesto e dalle vere etichette.

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• true_classes: una matrice batch_size * num_true, in cui ogni riga contiene gli ID di num_true target_classes nell'etichetta originale corrispondente.
• num_true: numero di etichette vere per contesto.
• num_sampled: numero di candidati da campionare casualmente.
• unico: se unico è vero, campioniamo con rifiuto, in modo che tutti i candidati campionati in un batch siano unici. Ciò richiede una certa approssimazione per stimare le probabilità di campionamento post-rifiuto.
• range_max: il campionatore campionerà i numeri interi dall'intervallo [0, range_max).

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• seme: se seme o seme2 sono impostati su un valore diverso da zero, il generatore di numeri casuali viene seminato dal seme specificato. Altrimenti, viene seminato da un seme casuale.
• seed2: un secondo seme per evitare la collisione del seme.

Resi:

• Output sampled_candidates: un vettore di lunghezza num_sampled, in cui ogni elemento è l'ID di un candidato campionato.
• Output true_expected_count: una matrice batch_size * num_true, che rappresenta il numero di volte in cui si prevede che ciascun candidato si presenti in un batch di candidati campionati. Se unico=vero, allora questa è una probabilità.
• Output sampled_expected_count: un vettore di lunghezza num_sampled, per ciascun candidato campionato che rappresenta il numero di volte in cui si prevede che il candidato si presenti in un batch di candidati campionati. Se unico=vero, allora questa è una probabilità.

Attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

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

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

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)