Peringatan: API ini tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi TensorFlow mendatang setelah penggantinya stabil.

CTCLossV2

kelas akhir public CTCLossV2

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

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

Kelas Bersarang

kelas CTCLossV2.Options Atribut opsional untuk CTCLossV2

Metode Publik

statis CTCLossV2
membuat ( Lingkup lingkup, Operan <Lampung> masukan, Operan <Panjang> labelsIndices, Operan <Integer> labelsValues, Operan <Integer> sequenceLength, Options ... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CTCLossV2 baru.
statis CTCLossV2.Options
ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)
Output <Lampung>
gradien ()
Gradien `kerugian`.
statis CTCLossV2.Options
ignoreLongerOutputsThanInputs (Boolean ignoreLongerOutputsThanInputs)
Output <Lampung>
loss ()
Sebuah vektor (batch) yang berisi log-probabilitas.
statis CTCLossV2.Options
preprocessCollapseRepeated (Boolean preprocessCollapseRepeated)

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

public static CTCLossV2 membuat ( Scope lingkup, Operan <Lampung> masukan, Operan <Panjang> labelsIndices, Operan <Integer> labelsValues, Operan <Integer> sequenceLength, Options ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CTCLossV2 baru.

Parameter
cakupan 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 dari `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.
urutanPanjang Sebuah vektor yang berisi panjang urutan (batch).
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari CTCLossV2

public static CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)

Parameter
ctcMergeRepeated skalar. Jika set ke false, selama perhitungan CTC diulang label non-kosong tidak akan digabung dan diinterpretasikan sebagai label individu. Ini adalah versi CTC yang disederhanakan.

publik Keluaran <Lampung> gradien ()

Gradien `kerugian`. 3-D, bentuk: `(max_time x batch_size x num_classes)`.

public static CTCLossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (Boolean ignoreLongerOutputsThanInputs)

Parameter
abaikanLongerOutputsThanInputs skalar. Jika disetel ke true, selama penghitungan CTC, item yang memiliki urutan output lebih panjang daripada urutan input akan dilewati: item tersebut tidak berkontribusi pada istilah kerugian dan memiliki gradien nol.

publik Keluaran <Lampung> loss ()

Sebuah vektor (batch) yang berisi log-probabilitas.

public static CTCLossV2.Options preprocessCollapseRepeated (Boolean preprocessCollapseRepeated)

Parameter
praprosesRuntuhkanBerulang Skalar, jika benar maka label berulang akan diciutkan sebelum perhitungan CTC.