Oblicza kategoryczną utratę zawiasów między etykietami i przewidywaniami.
loss = maximum(neg - pos + 1, 0)
gdzie neg=maximum((1-labels)*predictions)
i pos=sum(labels*predictions)
oczekuje się, że wartości labels
będą wynosić 0 lub 1.
Samodzielne użycie:
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
Wywołanie z wagą próbki:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1f, 0.f}); Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.6f
Używanie typu redukcji SUM
:
CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions); // produces 2.8f
Używanie typu redukcji NONE
:
CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions); // produces [1.2f, 1.6f]
Dziedziczone pola
Konstruktorzy publiczni
KategoriaZawias (Ops tf) Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT | |
KategorycznyZawias (Ops tf, Redukcja ) Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName() jako nazwy straty | |
Metody publiczne
<T rozszerza TNumer > Operand <T> |
Metody dziedziczone
Konstruktorzy publiczni
publiczny Zawias kategoryczny (Ops tf)
Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName()
jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
Parametry
tf | operacji TensorFlow |
---|
public CategoricalHinge (Ops tf, redukcja redukcji )
Tworzy kategorialną stratę zawiasową, używając getSimpleName()
jako nazwy straty
Parametry
tf | operacji TensorFlow |
---|---|
zmniejszenie | Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty. |
public CategoricalHinge (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )
Tworzy zawias kategoryczny
Parametry
tf | operacji TensorFlow |
---|---|
nazwa | nazwa straty |
zmniejszenie | Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty. |
Metody publiczne
publiczne wywołanie argumentu <T> ( operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)
Generuje argument, który oblicza stratę.
Parametry
etykiety | wartości prawdy lub etykiety |
---|---|
prognozy | przewidywania |
próbkiWagi | Opcjonalne próbkiWeights działają jako współczynnik straty. Jeśli podany jest skalar, strata jest po prostu skalowana według podanej wartości. Jeśli SampleWeights jest tensorem rozmiaru [batch_size], wówczas całkowita strata dla każdej próbki w partii jest przeskalowana przez odpowiedni element wektora SampleWeights. Jeśli kształt SampleWeights wynosi [batch_size, d0, .. dN-1] (lub może być nadawany do tego kształtu), wówczas każdy element predykcji straty jest skalowany przez odpowiednią wartość SampleWeights. (Uwaga do dN-1: wszystkie funkcje strat zmniejszają się o 1 wymiar, zwykle oś=-1.) |
Zwroty
- strata