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CosineSimilarity

classe pubblica CosenoSimilarità

Calcola la somiglianza del coseno tra etichette e previsioni.

Nota che è un numero compreso tra -1 e 1 . Quando è un numero negativo compreso tra -1 e 0 , 0 indica ortogonalità e valori più vicini a -1 indicano una maggiore somiglianza. I valori più vicini a 1 indicano una maggiore dissomiglianza. Ciò lo rende utilizzabile come funzione di perdita in un contesto in cui si tenta di massimizzare la vicinanza tra previsioni e obiettivi. Se labels o predictions sono un vettore zero, la somiglianza del coseno sarà 0 indipendentemente dalla vicinanza tra previsioni e obiettivi.

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

Utilizzo autonomo:

    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

Chiamata con peso campione:

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

Utilizzando il tipo di riduzione SUM :

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

Utilizzando il tipo di riduzione NONE :

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

Costanti

int DEFAULT_AXIS

Campi

Riduzione finale statica pubblica DEFAULT_RIDUZIONE

Campi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.framework.losses.Loss

Riduzione finale statica pubblica REDUCTION_DEFAULT

Costruttori pubblici

	Somiglianza coseno (Ops tf) Crea una perdita di similarità coseno utilizzando `getSimpleName()` come nome della perdita, un asse di `DEFAULT_AXIS` e una riduzione della perdita di `DEFAULT_REDUCTION`
	CosenoSimilarità (Ops tf, nome stringa) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando un asse di `DEFAULT_AXIS` e una riduzione della perdita di `DEFAULT_REDUCTION`
	CosenoSimilarità (Ops tf, asse int) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando `getSimpleName()` come nome della perdita e una riduzione della perdita di `DEFAULT_REDUCTION`
	CosenoSimilarità (asse Ops tf, int[]) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando `getSimpleName()` come nome della perdita e una riduzione della perdita di `DEFAULT_REDUCTION`
	CosineSimilarity (Ops tf, nome stringa, asse int) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando una riduzione della perdita di `DEFAULT_REDUCTION`
	CosenoSimilarity (Ops tf, nome stringa, asse int[]) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando una riduzione della perdita di `DEFAULT_REDUCTION`
	CosenoSimilarità (Ops tf, Riduzione riduzione) Crea una perdita di similarità coseno utilizzando `getSimpleName()` come nome della perdita e un asse di `DEFAULT_AXIS`
	CosenoSimilarità (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando un asse di `DEFAULT_AXIS`
	CosenoSimilarità (Ops tf, asse int, Riduzione riduzione) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando `getSimpleName()` come nome della perdita
	CosenoSimilarità (Ops tf, asse int[], Riduzione riduzione) Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando `getSimpleName()` come nome della perdita
	CosenoSimilarità (Ops tf, Nome stringa, asse int, Riduzione riduzione) Crea una perdita di similarità del coseno
	CosenoSimilarità (Ops tf, Nome stringa, asse int[], Riduzione riduzione) Crea una perdita di similarità del coseno

Metodi pubblici

<T estende TNumero > Operando <T>

chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, Operando <T> sampleWeights)

Genera un operando che calcola la perdita.

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.framework.losses.Loss

abstract <T estende TNumero > Operando <T>	chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, Operando <T> sampleWeights) Genera un operando che calcola la perdita.
<T estende TNumero > Operando <T>	chiamata ( Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni) Calcola la perdita
Riduzione	getRiduzione () Ottiene la riduzione delle perdite
Op	ottieni TF () Ottiene le operazioni TensorFlow

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codicehash ()
vuoto finale	avvisare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	aStringa ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Costanti

public static final int DEFAULT_AXIS

Valore costante: -1

Campi

Riduzione finale statica pubblica DEFAULT_REDUCTION

Costruttori pubblici

public CosenoSimilarity (Ops tf)

Crea una perdita di similarità coseno utilizzando getSimpleName() come nome della perdita, un asse di DEFAULT_AXIS e una riduzione della perdita di DEFAULT_REDUCTION

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow

public CosineSimilarity (Ops tf, nome stringa)

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando un asse di DEFAULT_AXIS e una riduzione della perdita di DEFAULT_REDUCTION

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
nome	il nome della perdita

public CosineSimilarity (Ops tf, asse int)

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e una riduzione della perdita di DEFAULT_REDUCTION

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.

public CosenoSimilarity (Ops tf, asse int[])

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e una riduzione della perdita di DEFAULT_REDUCTION

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome stringa, asse int)

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando una riduzione della perdita di DEFAULT_REDUCTION

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
nome	il nome della perdita
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome stringa, asse int[])

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando una riduzione della perdita di DEFAULT_REDUCTION

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
nome	il nome della perdita
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.

public CosenoSimilarity (Ops tf, Riduzione riduzione)

Crea una perdita di similarità coseno utilizzando getSimpleName() come nome della perdita e un asse di DEFAULT_AXIS

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
riduzione	Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

public CosineSimilarity (Ops tf, Nome stringa, Riduzione riduzione)

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando un asse di DEFAULT_AXIS

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
nome	il nome della perdita
riduzione	Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

public CosineSimilarity (Ops tf, asse int, riduzione riduzione)

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando getSimpleName() come nome della perdita

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.
riduzione	Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

public CosineSimilarity (Ops tf, asse int[], riduzione riduzione)

Crea una perdita di similarità del coseno utilizzando getSimpleName() come nome della perdita

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.
riduzione	Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome stringa, asse int, riduzione riduzione)

Crea una perdita di similarità del coseno

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
nome	il nome della perdita
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.
riduzione	Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome stringa, asse int[], riduzione riduzione)

Crea una perdita di similarità del coseno

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow
nome	il nome della perdita
asse	La dimensione lungo la quale viene calcolata la somiglianza del coseno.
riduzione	Tipo di riduzione da applicare alla perdita.

Metodi pubblici

chiamata pubblica dell'operando <T> ( operando <? estende TNumber > etichette, previsioni dell'operando <T>, operando <T> sampleWeights)

Genera un operando che calcola la perdita.

Parametri

etichette	i valori o le etichette di verità
previsioni	le previsioni
campionePesi	sampleWeights opzionale funge da coefficiente per la perdita. Se viene fornito uno scalare, la perdita viene semplicemente ridimensionata in base al valore fornito. Se SampleWeights è un tensore di dimensione [batch_size], la perdita totale per ciascun campione del batch viene riscalata dall'elemento corrispondente nel vettore SampleWeights. Se la forma di SampleWeights è [batch_size, d0, .. dN-1] (o può essere trasmessa a questa forma), ogni elemento di perdita delle previsioni viene ridimensionato in base al valore corrispondente di SampleWeights. (Nota su dN-1: tutte le funzioni di perdita si riducono di 1 dimensione, solitamente asse=-1.)

Ritorni

la perdita