CTCLossV2

CTCLossV2 kelas akhir publik

Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch. Juga menghitung

gradien. Kelas ini melakukan operasi softmax untuk Anda, jadi masukannya harus berupa proyeksi linier keluaran oleh LSTM.

Kelas Bersarang

kelas CTCLossV2.Opsi Atribut opsional untuk CTCLossV2

Metode Publik

CTCLossV2 statis
buat ( Lingkup lingkup, input Operand <Float>, Operand <Long> labelsIndices, Operand <Integer> labelsValues, Operand <Integer> sequenceLength, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CTCLossV2 baru.
CTCLossV2.Options statis
ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)
Keluaran <Mengambang>
gradien ()
Gradien `kerugian`.
CTCLossV2.Options statis
abaikanLongerOutputsThanInputs (Boolean abaikanLongerOutputsThanInputs)
Keluaran <Mengambang>
kehilangan ()
Sebuah vektor (batch) yang berisi probabilitas log.
CTCLossV2.Options statis
preprocessCollapseRepeated (Boolean preprocessCollapseRepeated)

Metode Warisan

Metode Publik

pembuatan CTCLossV2 statis publik ( Lingkup cakupan, input Operand <Float>, Operand <Long> labelsIndices, Operand <Integer> labelsValues, Operand <Integer> sequenceLength, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CTCLossV2 baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
masukan 3-D, bentuk: `(max_time x batch_size x num_classes)`, logit. Label kosong default adalah 0, bukan num_classes - 1.
labelIndeks Indeks `SparseTensor `. `labels_indices(i, :) == [b, t]` berarti `labels_values(i)` menyimpan id untuk `(batch b, waktu t)`.
labelNilai Nilai (label) yang terkait dengan batch dan waktu tertentu.
panjang urutan Sebuah vektor yang berisi panjang urutan (batch).
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru CTCLossV2

CTCLossV2.Options statis publik ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)

Parameter
ctcMerge Berulang Skalar. Jika disetel ke false, selama perhitungan CTC, label berulang yang tidak kosong tidak akan digabungkan dan ditafsirkan sebagai label individual. Ini adalah versi CTC yang disederhanakan.

gradien Output publik <Float> ()

Gradien `kerugian`. 3-D, bentuk: `(waktu_maks x ukuran_batch x jumlah_kelas)`.

CTCLossV2.Options statis publik abaikanLongerOutputsThanInputs (Boolean abaikanLongerOutputsThanInputs)

Parameter
abaikanOutput yang Lebih PanjangDaripadaInput Skalar. Jika disetel ke benar, selama penghitungan CTC, item yang memiliki urutan keluaran lebih panjang daripada urutan masukan akan dilewati: item tersebut tidak berkontribusi pada istilah kerugian dan memiliki gradien nol.

Output publik <Float> kerugian ()

Sebuah vektor (batch) yang berisi probabilitas log.

CTCLossV2.Options statis publik preprocessCollapseRepeated (Boolean preprocessCollapseRepeated)

Parameter
preprocessCollapseDiulangi Skalar, jika benar maka label berulang akan diciutkan sebelum penghitungan CTC.