CosineSimilarity

パブリック クラスCosineSimilarity

ラベルと予測の間のコサイン類似度を計算します。

これは-1から1までの数値であることに注意してください。 -1から0までの負の数の場合、 0直交性を示し、値が-1に近いほど類似性が高いことを示します。値が1に近いほど、非類似性が高いことを示します。これにより、予測とターゲットの間の近接性を最大化しようとする設定で損失関数として使用できるようになります。 labelsまたはpredictionsいずれかがゼロ ベクトルの場合、予測とターゲット間の近さに関係なく、コサイン類似度は0になります。

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

スタンドアロンでの使用:

    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
 

サンプル重量を使用して呼び出します:

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

SUMリダクション タイプを使用する場合:

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

NONE削減タイプを使用する場合:

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

定数

整数

DEFAULT_AXIS

フィールド

パブリック静的最終リダクション

DEFAULT_REDUCTION

継承されたフィールド

クラスorg.tensorflow.framework.losses.Lossから

パブリック静的最終リダクション

REDUCTION_DEFAULT

パブリックコンストラクター

	コサイン類似度(Ops tf) getSimpleName()損失名として使用し、 DEFAULT_AXISの軸、およびDEFAULT_REDUCTIONの損失削減を使用して、コサイン類似性損失を作成します。
	CosineSimilarity (Ops tf、文字列名) DEFAULT_AXISの軸を使用してコサイン類似性損失を作成し、 DEFAULT_REDUCTIONの損失リダクションを作成します。
	コサイン類似度(Ops tf、int 軸) getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成し、 DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を作成します。
	CosineSimilarity (Ops tf、int[] 軸) getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成し、 DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を作成します。
	CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int 軸) DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を使用してコサイン類似性損失を作成します
	CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int[] 軸) DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を使用してコサイン類似性損失を作成します
	CosineSimilarity (Ops tf、 Reductionリダクション) getSimpleName()を損失名として使用し、 DEFAULT_AXISの軸を使用してコサイン類似性損失を作成します。
	CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、 Reductionリダクション) DEFAULT_AXISの軸を使用してコサイン類似性損失を作成します
	CosineSimilarity (Ops tf、int 軸、 Reductionリダクション) getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成します
	CosineSimilarity (Ops tf、int[] 軸、 Reductionリダクション) getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成します
	CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int 軸、 Reductionリダクション) コサイン類似度損失を作成します
	CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int[] 軸、 Reductionリダクション) コサイン類似度損失を作成します

パブリックメソッド

<T extends TNumber >オペランド<T>

call (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<T> 予測、オペランド<T> サンプルウェイト) 損失を計算するオペランドを生成します。

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.framework.losses.Lossから

抽象 <T extends TNumber >オペランド<T>	call (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<T> 予測、オペランド<T> サンプルウェイト) 損失を計算するオペランドを生成します。
<T extends TNumber >オペランド<T>	call (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<T> 予測) 損失を計算します
削減	getReduction () 損失削減を取得します
作戦	getTF () TensorFlow Ops を取得します

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getClass ()
整数	ハッシュコード()
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

定数

パブリック静的最終整数DEFAULT_AXIS

定数値: -1

フィールド

public static Final Reduction DEFAULT_REDUCTION

パブリックコンストラクター

パブリックコサイン類似度(Ops tf)

getSimpleName()損失名として使用し、 DEFAULT_AXISの軸、およびDEFAULT_REDUCTIONの損失削減を使用して、コサイン類似性損失を作成します。

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション

public CosineSimilarity (Ops tf、文字列名)

DEFAULT_AXISの軸を使用してコサイン類似性損失を作成し、 DEFAULT_REDUCTIONの損失リダクションを作成します。

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
名前	喪失の名前

public CosineSimilarity (Ops tf、int 軸)

getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成し、 DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を作成します。

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
軸	コサイン類似度が計算される次元。

public CosineSimilarity (Ops tf、int[] 軸)

getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成し、 DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を作成します。

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
軸	コサイン類似度が計算される次元。

public CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int 軸)

DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を使用してコサイン類似性損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
名前	喪失の名前
軸	コサイン類似度が計算される次元。

public CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int[] 軸)

DEFAULT_REDUCTIONの損失削減を使用してコサイン類似性損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
名前	喪失の名前
軸	コサイン類似度が計算される次元。

public CosineSimilarity (Ops tf、 Reduction削減)

getSimpleName()を損失名として使用し、 DEFAULT_AXISの軸を使用してコサイン類似性損失を作成します。

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
削減	損失に適用する減額のタイプ。

public CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、 Reduction削減)

DEFAULT_AXISの軸を使用してコサイン類似性損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
名前	喪失の名前
削減	損失に適用する減額のタイプ。

public CosineSimilarity (Ops tf、int 軸、 Reduction削減)

getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
軸	コサイン類似度が計算される次元。
削減	損失に適用する減額のタイプ。

public CosineSimilarity (Ops tf、int[] 軸、 Reductionリダクション)

getSimpleName()を損失名として使用してコサイン類似性損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
軸	コサイン類似度が計算される次元。
削減	損失に適用する減額のタイプ。

public CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int 軸、 Reduction削減)

コサイン類似度損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
名前	喪失の名前
軸	コサイン類似度が計算される次元。
削減	損失に適用する減額のタイプ。

public CosineSimilarity (Ops tf、文字列名、int[] 軸、 Reductionリダクション)

コサイン類似度損失を作成します

パラメータ

TF	TensorFlow オペレーション
名前	喪失の名前
軸	コサイン類似度が計算される次元。
削減	損失に適用する減額のタイプ。

パブリックメソッド

publicオペランド<T>呼び出し(オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<T> 予測、オペランド<T> サンプルウェイト)

損失を計算するオペランドを生成します。

パラメータ

ラベル	真理値またはラベル
予測	予測
サンプルの重み	オプションのsampleWeightsは、損失の係数として機能します。スカラーが指定されている場合、損失は指定された値によって単純にスケーリングされます。 SampleWeights がサイズ [batch_size] のテンソルの場合、バッチの各サンプルの合計損失は、SampleWeights ベクトルの対応する要素によって再スケーリングされます。 SampleWeights の形状が [batch_size, d0, .. dN-1] の場合 (またはこの形状にブロードキャストできる場合)、予測の各損失要素は、SampleWeights の対応する値によってスケーリングされます。 (dN-1 に関する注意: すべての損失関数は 1 次元ずつ減少します。通常は axis=-1 です。)

返品

• 損失