CTCLossV2

publiczna klasa końcowa CTCLossV2

Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. Oblicza również

gradient. Ta klasa wykonuje za Ciebie operację softmax, więc dane wejściowe powinny być np. liniowymi projekcjami wyjść za pomocą LSTM.

Klasy zagnieżdżone

klasa

Opcje CTCLossV2

Opcjonalne atrybuty dla CTCLossV2

Metody publiczne

statyczny CTCLossV2	utwórz (zakres zakresu , argument <Float> wejścia, argument <Long> etykietyIndices, argument <liczba całkowita> etykietyValues, argument <liczba całkowita> długość sekwencji, opcje... opcje) Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację CTCLossV2.
statyczne opcje CTCLossV2	ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)
Wyjście <Pływak>	gradient () Gradient „straty”.
statyczne opcje CTCLossV2	ignorowaćLongerOutputsThanInputs (Boolean ignorowaniaLongerOutputsThanInputs)
Wyjście <Pływak>	strata () Wektor (partia) zawierający logarytmiczne prawdopodobieństwa.
statyczne opcje CTCLossV2	preprocessCollapseRepeated (Boolean preprocessCollapseRepeated)

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.op.PrimitiveOp

końcowa wartość logiczna	równa się (obiekt obiektu)
końcowy wew	hashCode ()
Operacja	op () Zwraca podstawową Operation
ostatni ciąg	doString ()

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Metody publiczne

public static CTCLossV2 create (zakres zakresu , argument <Float> wejścia, argument <Long> etykietyIndices, argument <liczba całkowita> etykietyValues, argument < liczba całkowita> długość sekwencji, opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację CTCLossV2.

Parametry

zakres	aktualny zakres
wejścia	3-D, kształt: `(max_time x partia_size x num_classes)`, logity. Domyślna pusta etykieta to 0, a nie num_classes - 1.
etykietyIndeksy	Indeksy obiektu `SparseTensor `. `labels_indices(i, :) == [b, t]` oznacza, że ​​`labels_values(i)` przechowuje identyfikator dla `(partia b, czas t)`.
etykietyWartości	Wartości (etykiety) powiązane z daną partią i czasem.
sekwencjaDługość	Wektor zawierający długości sekwencji (partia).
opcje	przenosi opcjonalne wartości atrybutów

Zwroty

• nowa instancja CTCLossV2

public static CTCLossV2.Options ctcMergeRepeated (Boolean ctcMergeRepeated)

Parametry

ctcMergePowtórzone	Skalarny. Jeśli ustawione na false, podczas obliczania CTC powtarzające się, niepuste etykiety nie będą łączone i będą interpretowane jako indywidualne etykiety. Jest to uproszczona wersja CTC.

public Output <Float> gradient ()

Gradient „straty”. 3-D, kształt: `(maks._czas x rozmiar_wsadu x liczba_klas)`.

public static CTCLossV2.Options ignorowanieLongerOutputsThanInputs (Boolean ignorujeLongerOutputsThanInputs)

Parametry

ignoruj ​​dłuższe dane wyjściowe niż wejścia	Skalarny. Jeśli ustawione na true, podczas obliczania CTC elementy, które mają dłuższe sekwencje wyjściowe niż sekwencje wejściowe, są pomijane: nie przyczyniają się do składnika straty i mają zerowy gradient.

publiczna utrata wyjścia <Float> ()

Wektor (partia) zawierający logarytmiczne prawdopodobieństwa.

public static CTCLossV2.Options proces wstępnyCollapseRepeated (proces wstępny boolowskiCollapseRepeated)

Parametry

proces wstępnyZwińPowtarzane	Skalarny, jeśli ma wartość true, to powtarzające się etykiety są zwijane przed obliczeniem CTC.