CosineSimilarity

classe pública CosineSimilarity

Calcula a similaridade de cosseno entre rótulos e previsões.

Observe que é um número entre -1 e 1 . Quando é um número negativo entre -1 e 0 , 0 indica ortogonalidade e valores mais próximos de -1 indicam maior similaridade. Os valores mais próximos de 1 indicam maior dissimilaridade. Isso a torna utilizável como uma função de perda em um ambiente onde você tenta maximizar a proximidade entre previsões e alvos. Se labels ou predictions forem um vetor zero, a similaridade do cosseno será 0 independentemente da proximidade entre as previsões e os alvos.

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

Uso autônomo:

    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
 

Chamando com peso amostral:

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

Usando o tipo de redução SUM :

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

Usando o tipo de redução NONE :

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

Constantes

interno DEFAULT_AXIS

Campos

Redução final estática pública DEFAULT_REDUCTION

Campos Herdados

Construtores Públicos

CossenoSimilaridade (Ops tf)
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda, um eixo de DEFAULT_AXIS e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION
CosineSimilarity (Ops tf, nome da string)
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando um eixo de DEFAULT_AXIS e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION
CosineSimilarity (Ops tf, eixo interno)
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como nome de perda e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION
CosineSimilarity (Ops tf, eixo int[])
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como nome de perda e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION
CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo interno)
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION
CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo int[])
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION
CosineSimilarity (Ops tf, redução de redução )
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda e um eixo de DEFAULT_AXIS
CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, redução de redução )
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando um eixo de DEFAULT_AXIS
CosineSimilarity (Ops tf, eixo interno, redução de redução )
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda
CosineSimilarity (Ops tf, eixo int[], redução de redução )
Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda
CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo interno, redução de redução )
Cria uma perda de similaridade de cosseno
CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo int[], redução de redução )
Cria uma perda de similaridade de cosseno

Métodos Públicos

<T estende TNumber > Operando <T>
chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de Operando <T>, Operando <T> sampleWeights)
Gera um Operando que calcula a perda.

Métodos herdados

Constantes

público estático final int DEFAULT_AXIS

Valor Constante: -1

Campos

Redução final estática pública DEFAULT_REDUCTION

Construtores Públicos

cossenoSimilaridade pública (Ops tf)

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda, um eixo de DEFAULT_AXIS e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow

public CosineSimilarity (Ops tf, nome da string)

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando um eixo de DEFAULT_AXIS e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda

public CosineSimilarity (Ops tf, eixo int)

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como nome de perda e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.

public CosineSimilarity (Ops tf, eixo int[])

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como nome de perda e uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo interno)

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo int[])

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando uma redução de perda de DEFAULT_REDUCTION

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.

público CosineSimilarity (Ops tf, redução de redução )

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda e um eixo de DEFAULT_AXIS

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, redução de redução )

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando um eixo de DEFAULT_AXIS

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public CosineSimilarity (Ops tf, eixo int, redução de redução )

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public CosineSimilarity (Ops tf, eixo int[], redução de redução )

Cria uma perda de similaridade de cosseno usando getSimpleName() como o nome da perda

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo interno, redução de redução )

Cria uma perda de similaridade de cosseno

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public CosineSimilarity (Ops tf, nome da string, eixo int[], redução de redução )

Cria uma perda de similaridade de cosseno

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
eixo A dimensão ao longo da qual a similaridade do cosseno é calculada.
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

Métodos Públicos

chamada de operando público <T> ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de operando <T>, pesos de amostra de operando <T>)

Gera um Operando que calcula a perda.

Parâmetros
rótulos os valores de verdade ou rótulos
previsões as previsões
pesos de amostra sampleWeights opcional atua como um coeficiente para a perda. Se um escalar for fornecido, a perda será simplesmente dimensionada pelo valor fornecido. Se SampleWeights for um tensor de tamanho [batch_size], então a perda total de cada amostra do lote será redimensionada pelo elemento correspondente no vetor SampleWeights. Se a forma de SampleWeights for [batch_size, d0, .. dN-1] (ou puder ser transmitida para esta forma), então cada elemento de perda das previsões será dimensionado pelo valor correspondente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas as funções de perda são reduzidas em 1 dimensão, geralmente eixo=-1.)
Devoluções
  • a perda