Hinge

bisagra de clase pública

Calcula la pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones.

loss = maximum(1 - labels * predictions, 0) .

Se espera que los valores de las labels sean -1 o 1. Si se proporcionan etiquetas binarias (0 o 1), se convertirán en -1 o 1.

Uso independiente: 

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
    Hinge hingeLoss = new Hinge(tf);
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions);
    // produces 1.3f

Llamar con el peso de la muestra: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.55f

Usando el tipo de reducción SUM : 

    Hinge hingeLoss = new Hinge(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions);
    // produces 2.6f

Usando NONE tipo de reducción: 

    Hinge hingeLoss = new Hinge(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = hingeLoss.call(labels, predictions);
    // produces [1.1f, 1.5f]

Campos heredados

Constructores públicos

Bisagra (Ops tf)
Crea una pérdida de bisagra usando getSimpleName() como nombre de pérdida y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT
Bisagra (Ops tf, reducción de reducción)
Crea una pérdida de bisagra utilizando getSimpleName() como nombre de pérdida
Bisagra (Ops tf, nombre de la cadena, reducción de reducción)
Crea una bisagra

Métodos públicos

<T extiende TNumber > Operando <T>
llamada ( operando <? extiende TNumber > etiquetas, operando <T> predicciones, operando <T> sampleWeights)
Genera un operando que calcula la pérdida.

Métodos heredados

Constructores públicos

bisagra pública (Ops tf)

Crea una pérdida de bisagra usando getSimpleName() como nombre de pérdida y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow

bisagra pública (Ops tf, reducción de reducción)

Crea una pérdida de bisagra utilizando getSimpleName() como nombre de pérdida

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
reducción Tipo de Reducción a aplicar al siniestro.

public Hinge (Ops tf, String name, Reduction Reduction )

Crea una bisagra

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
nombre el nombre de la perdida
reducción Tipo de Reducción a aplicar al siniestro.

Métodos públicos

pública operando <T> llamada ( Operando <? extiende TNumber > etiquetas, operando <T> predicciones, operando <T> sampleWeights)

Genera un operando que calcula la pérdida.

Si se ejecuta en modo Graph, el cálculo arrojará TFInvalidArgumentException si los valores de la etiqueta no están en el conjunto [-1., 0., 1.]. En el modo ansioso, esta llamada lanzará IllegalArgumentException , si los valores de la etiqueta no están en el conjunto [-1., 0., 1.].

Parámetros
etiquetas los valores o etiquetas de verdad deben ser -1, 0 o 1. Se espera que los valores sean -1 o 1. Si se proporcionan etiquetas binarias (0 o 1), se convertirán en -1 o 1.
predicciones las predicciones, los valores deben estar en el rango [0. a 1.] inclusive.
sampleWeights SampleWeights opcional actúa como un coeficiente para la pérdida. Si se proporciona un escalar, entonces la pérdida simplemente se escala por el valor dado. Si sampleWeights es un tensor de tamaño [batch_size], entonces la pérdida total de cada muestra del lote se reescala por el elemento correspondiente en el vector SampleWeights. Si la forma de SampleWeights es [batch_size, d0, .. dN-1] (o se puede transmitir a esta forma), entonces cada elemento de pérdida de predicciones se escala por el valor correspondiente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas las funciones de pérdida se reducen en 1 dimensión, generalmente eje = -1).
Devoluciones
  • la pérdida
Lanza
Argumento de excepción ilegal si las predicciones están fuera del rango [0.-1.].