सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है।
इस क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि का उपयोग तब करें जब केवल दो लेबल वर्ग हों (0 और 1 माना जाता है)। प्रत्येक उदाहरण के लिए, प्रति भविष्यवाणी एक एकल फ़्लोटिंग-पॉइंट मान होना चाहिए।
स्टैंडअलोन उपयोग:
Operand<TFloat32> labels =
tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
Operand<TFloat32> predictions =
tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
BinaryCrossentropy bce = new BinaryCrossentropy(tf);
Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions);
// produces 0.815
नमूना वजन के साथ कॉलिंग:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions, sampleWeight);
// produces 0.458f
SUM कटौती प्रकार का उपयोग करना:
BinaryCrossentropy bce = new BinaryCrossentropy(tf, Reduction.SUM);
Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions);
// produces 1.630f
NONE कमी प्रकार का उपयोग करना:
BinaryCrossentropy bce = new BinaryCrossentropy(tf, Reduction.NONE);
Operand<TFloat32> result = bce.call(labels, predictions);
// produces [0.916f, 0.714f]
स्थिरांक
| बूलियन | FROM_LOGITS_DEFAULT | |
| तैरना | LABEL_SMOOTHING_DEFAULT |
विरासत में मिले क्षेत्र
सार्वजनिक निर्माता
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक बाइनरी क्रॉसएंट्रॉपी हानि बनाता है, fromLogits के लिए FROM_LOGITS_DEFAULT , लेबलस्मूथिंग के लिए LABEL_SMOOTHING_DEFAULT और REDUCTION_DEFAULT की हानि में कमी करता है | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, कमी में कमी) हानि नाम के रूप में getSimpleName() , fromLogits के लिए FROM_LOGITS_DEFAULT और लेबलस्मूथिंग के लिए LABEL_SMOOTHING_DEFAULT का उपयोग करके एक बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है। | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है, LABEL_SMOOTHING_DEFAULT का लेबलस्मूथिंग, REDUCTION_DEFAULT की कमी, | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स) LABEL_SMOOTHING_DEFAULT के लेबलस्मूथिंग का उपयोग करके REDUCTION_DEFAULT में कमी करके बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है। | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके और REDUCTION_DEFAULT में कमी करके एक बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है। | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग) REDUCTION_DEFAULT की कमी का उपयोग करके बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है। | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग, रिडक्शन रिडक्शन) बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि उत्पन्न करता है | |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग, रिडक्शन रिडक्शन) बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि उत्पन्न करता है |
सार्वजनिक तरीके
| <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है |
विरासत में मिले तरीके
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम बूलियन FROM_LOGITS_DEFAULT
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम फ़्लोट LABEL_SMOOTHING_DEFAULT
सार्वजनिक निर्माता
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ)
हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक बाइनरी क्रॉसएंट्रॉपी हानि बनाता है, fromLogits के लिए FROM_LOGITS_DEFAULT , लेबलस्मूथिंग के लिए LABEL_SMOOTHING_DEFAULT और REDUCTION_DEFAULT की हानि में कमी करता है
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, कमी में कमी)
हानि नाम के रूप में getSimpleName() , fromLogits के लिए FROM_LOGITS_DEFAULT और लेबलस्मूथिंग के लिए LABEL_SMOOTHING_DEFAULT का उपयोग करके एक बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है।
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| कमी | हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार. |
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स)
हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है, LABEL_SMOOTHING_DEFAULT का लेबलस्मूथिंग, REDUCTION_DEFAULT की कमी,
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| लॉगिट्स से | क्या भविष्यवाणियों को लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है |
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स)
LABEL_SMOOTHING_DEFAULT के लेबलस्मूथिंग का उपयोग करके REDUCTION_DEFAULT में कमी करके बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है।
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| नाम | हानि का नाम |
| लॉगिट्स से | क्या भविष्यवाणियों को लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है |
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग)
हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके और REDUCTION_DEFAULT में कमी करके एक बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है।
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| लॉगिट्स से | क्या भविष्यवाणियों को लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है |
| लेबलस्मूथिंग | श्रेणी में एक संख्या, [0, 1]। जब 0, कोई स्मूथिंग नहीं होती है। जब > 0, अनुमानित लेबल और वास्तविक लेबल के स्मूथ संस्करण के बीच हानि की गणना करें, जहां स्मूथिंग लेबल को 0.5 की ओर निचोड़ता है। लेबलस्मूथिंग के बड़े मान भारी स्मूथिंग के अनुरूप हैं। |
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग)
REDUCTION_DEFAULT की कमी का उपयोग करके बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि बनाता है।
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| नाम | हानि का नाम |
| लॉगिट्स से | क्या भविष्यवाणियों को लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है |
| लेबलस्मूथिंग | श्रेणी में एक संख्या, [0, 1]। जब 0, कोई स्मूथिंग नहीं होती है। जब > 0, अनुमानित लेबल और वास्तविक लेबल के स्मूथ संस्करण के बीच हानि की गणना करें, जहां स्मूथिंग लेबल को 0.5 की ओर निचोड़ता है। लेबलस्मूथिंग के बड़े मान भारी स्मूथिंग के अनुरूप हैं। |
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग, रिडक्शन रिडक्शन)
बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि उत्पन्न करता है
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| लॉगिट्स से | क्या भविष्यवाणियों को लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है |
| लेबलस्मूथिंग | श्रेणी में एक संख्या, [0, 1]। जब 0, कोई स्मूथिंग नहीं होती है। जब > 0, अनुमानित लेबल और वास्तविक लेबल के स्मूथ संस्करण के बीच हानि की गणना करें, जहां स्मूथिंग लेबल को 0.5 की ओर निचोड़ता है। लेबलस्मूथिंग के बड़े मान भारी स्मूथिंग के अनुरूप हैं। |
| कमी | हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार. |
सार्वजनिक बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, बूलियन फ्रॉमलॉगिट्स, फ्लोट लेबलस्मूथिंग, रिडक्शन रिडक्शन)
बाइनरी क्रॉसेंट्रॉपी हानि उत्पन्न करता है
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| नाम | हानि का नाम |
| लॉगिट्स से | क्या भविष्यवाणियों को लॉगिट मानों के टेंसर के रूप में व्याख्या करना है |
| लेबलस्मूथिंग | श्रेणी में एक संख्या, [0, 1]। जब 0, कोई स्मूथिंग नहीं होती है। जब > 0, अनुमानित लेबल और वास्तविक लेबल के स्मूथ संस्करण के बीच हानि की गणना करें, जहां स्मूथिंग लेबल को 0.5 की ओर निचोड़ता है। लेबलस्मूथिंग के बड़े मान भारी स्मूथिंग के अनुरूप हैं। |
| कमी | हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार. |
फेंकता
| IllegalArgumentException | यदि लेबलस्मूथिंग 0.-1 की समावेशी सीमा में नहीं है। |
|---|
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक ऑपरेंड <T> कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > लेबल, ऑपरेंड <T> पूर्वानुमान, ऑपरेंड <T> सैंपलवेट्स)
एक ऑपरेंड उत्पन्न करता है जो नुकसान की गणना करता है।
यदि ग्राफ़ मोड में चलाया जाता है, तो गणना TFInvalidArgumentException फेंक देगी यदि पूर्वानुमान मान सीमा ओ [0 के बाहर हैं। से 1.]. उत्सुक मोड में, यह कॉल IllegalArgumentException फेंक देगा, यदि पूर्वानुमान मान सीमा ओ [0 के बाहर हैं। से 1.]
पैरामीटर
| लेबल | सत्य मान या लेबल |
|---|---|
| भविष्यवाणियों | पूर्वानुमान, मान सीमा में होने चाहिए [0. से 1.] समावेशी। |
| नमूनावजन | वैकल्पिक नमूना वज़न हानि के लिए गुणांक के रूप में कार्य करता है। यदि एक अदिश राशि प्रदान की जाती है, तो हानि को केवल दिए गए मान से मापा जाता है। यदि सैंपलवेट्स आकार का एक टेंसर है [बैच_आकार], तो बैच के प्रत्येक नमूने के लिए कुल नुकसान सैंपलवेट्स वेक्टर में संबंधित तत्व द्वारा पुन: स्केल किया जाता है। यदि सैंपलवेट्स का आकार [बैच_साइज, डी0, .. डीएन-1] है (या इस आकार में प्रसारित किया जा सकता है), तो भविष्यवाणियों के प्रत्येक हानि तत्व को सैंपलवेट्स के संबंधित मूल्य द्वारा स्केल किया जाता है। (डीएन-1 पर ध्यान दें: सभी हानि फ़ंक्शन 1 आयाम से कम हो जाते हैं, आमतौर पर अक्ष=-1।) |
रिटर्न
- हानि
फेंकता
| IllegalArgumentException | यदि भविष्यवाणियाँ सीमा से बाहर हैं [0.-1.]। |
|---|