CategoricalHinge

सार्वजनिक वर्ग श्रेणीबद्धहिंज

लेबल और पूर्वानुमानों के बीच श्रेणीगत हिंज हानि की गणना करता है।

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

labels मान 0 या 1 होने की उम्मीद है।

स्टैंडअलोन उपयोग:

    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
 

नमूना भार के साथ कॉलिंग:

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

SUM कटौती प्रकार का उपयोग करना:

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

NONE कमी प्रकार का उपयोग करना:

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

विरासत में मिले क्षेत्र

कक्षा org.tensorflow.framework.losses.Loss से

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम कमी

कमी_डिफ़ॉल्ट

सार्वजनिक निर्माता

	श्रेणीबद्धहिंज (ऑप्स टीएफ) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक श्रेणीबद्ध हिंज हानि बनाता है और REDUCTION_DEFAULT की हानि में कमी करता है
	श्रेणीबद्धहिंज (ऑप्स टीएफ, कटौती में कमी) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक श्रेणीबद्ध हिंज हानि बनाता है
	CategoricalHinge (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, कटौती में कमी) एक श्रेणीबद्ध हिंज बनाता है

सार्वजनिक तरीके

<T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है

कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल, ऑपरेंड <टी> पूर्वानुमान, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट्स) एक ऑपरेंड उत्पन्न करता है जो नुकसान की गणना करता है।

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.framework.losses.Loss से

सार <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है	कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > लेबल, ऑपरेंड <टी> पूर्वानुमान, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट्स) एक ऑपरेंड उत्पन्न करता है जो नुकसान की गणना करता है।
<T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है	कॉल ( ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > लेबल, ऑपरेंड <T> पूर्वानुमान) नुकसान का हिसाब लगाता है
कमी	कम करना () घाटे में कमी मिलती है
ऑप्स	getTF () TensorFlow ऑप्स प्राप्त करता है

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

सार्वजनिक निर्माता

सार्वजनिक श्रेणीबद्धहिंज (ऑप्स टीएफ)

हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक श्रेणीबद्ध हिंज हानि बनाता है और REDUCTION_DEFAULT की हानि में कमी करता है

पैरामीटर

tf	टेंसरफ़्लो ऑप्स

सार्वजनिक श्रेणीबद्धहिंज (ऑप्स टीएफ, कटौती में कमी)

हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक श्रेणीबद्ध हिंज हानि बनाता है

पैरामीटर

tf	टेंसरफ़्लो ऑप्स
कमी	हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार.

सार्वजनिक श्रेणीबद्ध हिंज (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, कटौती में कमी)

एक श्रेणीबद्ध हिंज बनाता है

पैरामीटर

tf	टेंसरफ़्लो ऑप्स
नाम	हानि का नाम
कमी	हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार.

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।

पैरामीटर

लेबल	सत्य मान या लेबल
भविष्यवाणियों	भविष्यवाणियाँ
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