CosineSimilarity

публичный класс CosineSimilarity

Вычисляет косинусное сходство между метками и прогнозами.

Обратите внимание, что это число от -1 до 1 . Если это отрицательное число между -1 и 0 , 0 указывает на ортогональность, а значения ближе к -1 указывают на большее сходство. Значения ближе к 1 указывают на большее различие. Это позволяет использовать ее в качестве функции потерь в условиях, когда вы пытаетесь максимизировать близость между прогнозами и целями. Если labels или predictions представляют собой нулевой вектор, косинусное сходство будет равно 0 независимо от близости между прогнозами и целями.

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

Автономное использование:

    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
 

Вызов с выборочным весом:

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

Использование типа сокращения SUM :

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

Использование типа сокращения NONE :

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

Константы

интервал

DEFAULT_AXIS

Поля

общедоступное статическое окончательное сокращение

DEFAULT_REDUCTION

Унаследованные поля

Из класса org.tensorflow.framework.losses.Loss

общедоступное статическое окончательное сокращение

REDUCTION_DEFAULT

Публичные конструкторы

	CosineSimilarity (Ops TF) Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери, ось DEFAULT_AXIS и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION
	CosineSimilarity (Ops tf, имя строки) Создает потерю косинусного сходства с использованием оси DEFAULT_AXIS и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION
	CosineSimilarity (Ops tf, ось int) Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери, и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION
	CosineSimilarity (Ops tf, ось int[]) Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери, и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION
	CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int) Создает потерю косинусного подобия, используя уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION
	CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int[]) Создает потерю косинусного подобия, используя уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION
	CosineSimilarity (Ops tf, сокращение сокращения ) Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери и оси DEFAULT_AXIS
	CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, уменьшение сокращения ) Создает косинусную потерю подобия, используя ось DEFAULT_AXIS
	CosineSimilarity (Ops tf, int axis, Reduction Reduction) Создает потерю косинусного сходства, используя getSimpleName() в качестве имени потери.
	CosineSimilarity (Ops tf, ось int[], сокращение сокращения ) Создает потерю косинусного сходства, используя getSimpleName() в качестве имени потери.
	CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int, сокращение сокращения ) Создает косинусную потерю подобия
	CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int[], сокращение сокращения ) Создает косинусную потерю подобия

Публичные методы

<T расширяет TNumber > Операнд <T>

вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights) Генерирует операнд, который вычисляет потери.

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.framework.losses.Loss

абстрактный <T расширяет TNumber > Операнд <T>	вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights) Генерирует операнд, который вычисляет потери.
<T расширяет TNumber > Операнд <T>	вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>) Рассчитывает потери
Снижение	получить сокращение () Получает сокращение потерь
Операции	получитьTF () Получает операции TensorFlow.

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	уведомить ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	toString ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Константы

общедоступный статический окончательный int DEFAULT_AXIS

Постоянное значение: -1

Поля

общедоступное статическое окончательное сокращение DEFAULT_REDUCTION

Публичные конструкторы

public CosineSimilarity (Ops TF)

Создает потерю косинусного сходства, используя getSimpleName() в качестве имени потери, ось DEFAULT_AXIS и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION

Параметры

ТС	Операции TensorFlow

public CosineSimilarity (Ops tf, имя строки)

Создает потерю косинусного сходства с использованием оси DEFAULT_AXIS и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери

public CosineSimilarity (Ops tf, int axis)

Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери, и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.

public CosineSimilarity (Ops tf, ось int[])

Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери, и уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.

public CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int)

Создает потерю косинусного подобия, используя уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.

public CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int[])

Создает потерю косинусного подобия, используя уменьшение потерь DEFAULT_REDUCTION

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.

public CosineSimilarity (Ops tf, сокращение сокращения )

Создает потерю косинусного подобия, используя getSimpleName() в качестве имени потери и оси DEFAULT_AXIS

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, уменьшение сокращения )

Создает косинусную потерю подобия, используя ось DEFAULT_AXIS

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public CosineSimilarity (Ops tf, int axis, Reduction Reduction)

Создает потерю косинусного сходства, используя getSimpleName() в качестве имени потери.

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public CosineSimilarity (Ops tf, ось int[], сокращение сокращения )

Создает потерю косинусного сходства, используя getSimpleName() в качестве имени потери.

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int, сокращение сокращения )

Создает косинусную потерю подобия

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public CosineSimilarity (Ops tf, имя строки, ось int[], сокращение сокращения )

Создает косинусную потерю подобия

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери
ось	Размерность, по которой вычисляется косинусное подобие.
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