CosineSimilarity

genel sınıf KosinüsBenzerlik

Etiketler ve tahminler arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplar.

Bunun -1 ile 1 arasında bir sayı olduğuna dikkat edin. -1 ile 0 arasında negatif bir sayı olduğunda, 0 dikliği, -1 yakın değerler ise benzerliğin daha fazla olduğunu gösterir. 1 yakın değerler daha büyük farklılığı gösterir. Bu, tahminler ve hedefler arasındaki yakınlığı en üst düzeye çıkarmaya çalıştığınız bir ortamda onu bir kayıp fonksiyonu olarak kullanılabilir hale getirir. labels veya predictions biri sıfır vektör ise kosinüs benzerliği, tahminler ile hedefler arasındaki yakınlığa bakılmaksızın 0 olacaktır.

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

Bağımsız kullanım:

    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

Numune ağırlığıyla arama:

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

SUM azaltma türünü kullanma:

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

NONE azaltma türünü kullanma:

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

Sabitler

int DEFAULT_AXIS

Alanlar

genel statik nihai Azaltma DEFAULT_REDUCTION

Devralınan Alanlar

Kamu İnşaatçıları

KosinüsBenzerlik (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini, DEFAULT_AXIS eksenini ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azalmasını kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı)
DEFAULT_AXIS eksenini ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azalmasını kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int ekseni)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int[] ekseni)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int ekseni)
DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma kullanarak Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int[] ekseni)
DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma kullanarak Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, İndirgeme azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName() ve DEFAULT_AXIS eksenini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
DEFAULT_AXIS eksenini kullanarak Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int eksen, Azaltma azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int[] ekseni, Azaltma azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int ekseni, Azaltma azaltma)
Kosinüs Benzerlik Kaybı Yaratır
Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int[] ekseni, Azaltma azaltma)
Kosinüs Benzerlik Kaybı Yaratır

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik final int DEFAULT_AXIS

Sabit Değer: -1

Alanlar

genel statik nihai Azaltma DEFAULT_REDUCTION

Kamu İnşaatçıları

genel KosinüsBenzerlik (Ops tf)

Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini, DEFAULT_AXIS eksenini ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azalmasını kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı)

DEFAULT_AXIS eksenini ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azalmasını kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int axis)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int[] ekseni)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı ve DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int ekseni)

DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma kullanarak Kosinüs Benzerliği Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int[] ekseni)

DEFAULT_REDUCTION Kayıp Azaltma kullanarak Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Azaltma azaltma)

Kayıp adı olarak getSimpleName() ve DEFAULT_AXIS eksenini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)

DEFAULT_AXIS eksenini kullanarak Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int axis, Azaltma azaltma)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, int[] ekseni, Azaltma azaltma)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak bir Kosinüs Benzerlik Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int ekseni, Azaltma azaltma)

Kosinüs Benzerlik Kaybı Yaratır

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

genel Kosinüs Benzerliği (Ops tf, Dize adı, int[] ekseni, Azaltma azaltma)

Kosinüs Benzerlik Kaybı Yaratır

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
eksen Kosinüs benzerliğinin hesaplandığı boyut.
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

Genel Yöntemler

genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> sampleWeights)

Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Parametreler
etiketler doğruluk değerleri veya etiketleri
tahminler tahminler
örnekAğırlıklar İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman partinin her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.)
İade
  • kayıp