CosineSimilarity

الطبقة العامة CosineSimilarity

يحسب تشابه جيب التمام بين التسميات والتنبؤات.

لاحظ أنه رقم بين -1 و 1 . عندما يكون رقمًا سالبًا بين -1 و 0 ، يشير 0 إلى التعامد والقيم الأقرب إلى -1 تشير إلى تشابه أكبر. تشير القيم الأقرب إلى 1 إلى اختلاف أكبر. وهذا يجعلها قابلة للاستخدام كدالة خسارة في بيئة تحاول فيها زيادة القرب بين التوقعات والأهداف. إذا كانت أي من labels أو predictions متجهًا صفريًا، فسيكون تشابه جيب التمام 0 بغض النظر عن القرب بين التنبؤات والأهداف.

loss = -sum(l2Norm(labels) * l2Norm(predictions))

الاستخدام المستقل:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {1.f, 1.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {1.f, 0.f}, {1.f, 1.f} });
    CosineSimilarity cosineLoss = new CosineSimilarity(tf);
    Operand<TFloat32> result = cosineLoss.call(labels, predictions);
    // produces -0.5
 

الاتصال مع وزن العينة:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.8f, 0.2f});
    Operand<TFloat32> result = cosineLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces -0.0999f
 

باستخدام نوع التخفيض SUM :

    CosineSimilarity cosineLoss = new CosineSimilarity(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = cosineLoss.call(labels, predictions);
    // produces -0.999f
 

باستخدام نوع التخفيض NONE :

    CosineSimilarity cosineLoss = new CosineSimilarity(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = cosineLoss.call(labels, predictions);
    // produces [-0.f, -0.999f]
 

الثوابت

كثافة العمليات

DEFAULT_AXIS

الحقول

التخفيض النهائي الثابت العام

DEFAULT_REDUCTION

الحقول الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

التخفيض النهائي الثابت العام

REDUCTION_DEFAULT

المقاولون العامون

	تشابه جيب التمام (Ops tf) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة، ومحور DEFAULT_AXIS ، وتقليل الخسارة DEFAULT_REDUCTION
	تشابه جيب التمام (Ops tf، اسم السلسلة) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام محور DEFAULT_AXIS وتقليل الخسارة DEFAULT_REDUCTION
	تشابه جيب التمام (Ops tf، محور int) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION
	تشابه جيب التمام (Ops tf، int[] axis) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION
	تشابه جيب التمام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام تقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION
	تشابه جيب التمام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int[]) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام تقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION
	تشابه جيب التمام (Ops tf، تقليل التخفيض ) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة ومحور DEFAULT_AXIS
	تشابه جيب التمام (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض ) ينشئ فقدان تشابه جيب التمام باستخدام محور DEFAULT_AXIS
	تشابه جيب التمام (Ops tf، محور int، تقليل التخفيض ) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة
	تشابه جيب التمام (Ops tf، المحور int[]، تقليل التخفيض ) إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة
	تشابه جيب التمام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int، تقليل التخفيض ) يخلق فقدان تشابه جيب التمام
	تشابه جيب التمام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int[]، تقليل التخفيض ) يخلق فقدان تشابه جيب التمام

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

الثوابت

int النهائي الثابت العام DEFAULT_AXIS

القيمة الثابتة: -1

الحقول

التخفيض النهائي الثابت العام DEFAULT_REDUCTION

المقاولون العامون

تشابه جيب التمام العام (Ops tf)

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة، ومحور DEFAULT_AXIS ، وتقليل الخسارة DEFAULT_REDUCTION

حدود

tf	عمليات TensorFlow

CosineSimilarity العامة (Ops tf، اسم السلسلة)

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام محور DEFAULT_AXIS وتقليل الخسارة DEFAULT_REDUCTION

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، int axis)

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION

حدود

tf	عمليات TensorFlow
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، int[] axis)

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION

حدود

tf	عمليات TensorFlow
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int)

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام تقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int[])

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام تقليل الخسارة بمقدار DEFAULT_REDUCTION

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، تقليل التخفيض )

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة ومحور DEFAULT_AXIS

حدود

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

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )

ينشئ فقدان تشابه جيب التمام باستخدام محور DEFAULT_AXIS

حدود

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

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، محور int، تقليل التخفيض )

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة

حدود

tf	عمليات TensorFlow
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، int[] axis، تقليل التخفيض )

إنشاء خسارة تشابه جيب التمام باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة

حدود

tf	عمليات TensorFlow
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int، تقليل التخفيض )

يخلق فقدان تشابه جيب التمام

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

تشابه جيب التمام العام (Ops tf، اسم السلسلة، المحور int[]، تقليل التخفيض )

يخلق خسارة تشابه جيب التمام

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة
محور	البعد الذي يتم من خلاله حساب تشابه جيب التمام.
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.)

المرتجعات

• الخسارة