CategoricalHinge

المفصلة الفئوية العامة

يحسب خسارة المفصلة الفئوية بين التسميات والتنبؤات.

loss = maximum(neg - pos + 1, 0) حيث neg=maximum((1-labels)*predictions) و pos=sum(labels*predictions)

من المتوقع أن تكون قيم labels 0 أو 1.

الاستخدام المستقل:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0, 1}, {0, 0} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
    CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf);
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions);
    // produces 1.4
 

الاتصال بوزن العينة:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.6f
 

استخدام نوع التخفيض SUM :

    CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions);
    // produces 2.8f
 

استخدام نوع التخفيض NONE :

    CategoricalHinge categoricalHinge =
        new CategoricalHinge(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions);
    // produces [1.2f, 1.6f]
 

الحقول الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

التخفيض النهائي الثابت العام

REDUCTION_DEFAULT

المقاولون العامون

	المفصلة القاطعة (Ops tf) إنشاء خسارة مفصلية فئوية باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT
	المفصلة القاطعة (Ops tf، تقليل التخفيض ) ينشئ خسارة مفصلية فئوية باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة
	المفصلة الفئوية (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض ) يخلق المفصلة الفئوية

الأساليب العامة

<T يمتد TNumber > المعامل <T>

استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights) يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

الطرق الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

مجردة <T يمتد TNumber > المعامل <T>	استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights) يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.
<T يمتد TNumber > المعامل <T>	استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>) يحسب الخسارة
تخفيض	الحصول على تخفيض () يحصل على الحد من الخسارة
العمليات	جيتف () يحصل على TensorFlow Ops

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

المقاولون العامون

المفصلة الفئوية العامة (Ops tf)

إنشاء خسارة مفصلية فئوية باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT

حدود

tf	عمليات TensorFlow

المفصلة التصنيفية العامة (Ops tf، تقليل التخفيض )

ينشئ خسارة مفصلية فئوية باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة

حدود

tf	عمليات TensorFlow
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

المفصلة التصنيفية العامة (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )

يخلق المفصلة الفئوية

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

الأساليب العامة

استدعاء المعامل العام <T> ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، عينات المعامل <T>)

يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

حدود

تسميات	قيم الحقيقة أو التسميات
التنبؤات	التوقعات
أوزان عينة	تعمل أوزان العينات الاختيارية كمعامل للخسارة. إذا تم توفير العدد، فسيتم ببساطة قياس الخسارة بالقيمة المحددة. إذا كان SampleWeights عبارة عن موتر بالحجم [batch_size]، فسيتم إعادة قياس الخسارة الإجمالية لكل عينة من الدُفعة بواسطة العنصر المقابل في ناقل SampleWeights. إذا كان شكل SampleWeights هو [batch_size, d0, .. dN-1] (أو يمكن بثه إلى هذا الشكل)، فسيتم قياس كل عنصر خسارة في التنبؤات بالقيمة المقابلة لـ SampleWeights. (ملاحظة حول dN-1: جميع دوال الخسارة تقلل بمقدار بُعد واحد، وعادة ما يكون المحور=-1.)

عائدات

• خسارة