Вычисляет категориальную потерю шарнира между метками и прогнозами.
loss = maximum(neg - pos + 1, 0)
, где neg=maximum((1-labels)*predictions)
и pos=sum(labels*predictions)
Ожидается, что значения labels
будут равны 0 или 1.
Автономное использование:
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
Вызов с выборочным весом:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1f, 0.f}); Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.6f
Использование типа сокращения SUM
:
CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions); // produces 2.8f
Использование типа сокращения NONE
:
CategoricalHinge categoricalHinge = new CategoricalHinge(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = categoricalHinge.call(labels, predictions); // produces [1.2f, 1.6f]
Унаследованные поля
Публичные конструкторы
Категориальный шарнир (Ops TF) Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT . | |
Категориальный шарнир (Ops tf, сокращение сокращения ) Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери. | |
Публичные методы
<T расширяет TNumber > Операнд <T> |
Унаследованные методы
Публичные конструкторы
общедоступный категориальный шарнир (Ops TF)
Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName()
в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT
.
Параметры
ТС | Операции TensorFlow |
---|
public CategoricalHinge (Ops tf, сокращение сокращения )
Создает категориальную шарнирную потерю, используя getSimpleName()
в качестве имени потери.
Параметры
ТС | Операции TensorFlow |
---|---|
снижение | Тип уменьшения, применяемого к убытку. |
public CategoricalHinge (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения )
Создает категориальный шарнир
Параметры
ТС | Операции TensorFlow |
---|---|
имя | название потери |
снижение | Тип уменьшения, применяемого к убытку. |
Публичные методы
общедоступный вызов операнда <T> ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)
Генерирует операнд, который вычисляет потери.
Параметры
этикетки | значения истинности или метки |
---|---|
предсказания | предсказания |
образецВес | Необязательный sampleWeights действует как коэффициент потерь. Если указан скаляр, то потери просто масштабируются по заданному значению. Если SampleWeights — это тензор размера [batch_size], то общие потери для каждой выборки пакета масштабируются соответствующим элементом вектора SampleWeights. Если форма SampleWeights равна [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть передана в эту форму), то каждый элемент потерь прогнозов масштабируется соответствующим значением SampleWeights. (Примечание к dN-1: все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось = -1.) |
Возврат
- потеря