Hinge

Engsel kelas publik

Menghitung kerugian engsel antara label dan prediksi.

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

nilai labels diharapkan -1 atau 1. Jika label biner (0 atau 1) diberikan, label tersebut akan dikonversi ke -1 atau 1.

Penggunaan mandiri:

    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

Memanggil dengan berat sampel:

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

Menggunakan tipe pengurangan SUM :

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

Menggunakan tipe reduksi NONE :

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

Bidang Warisan

Konstruktor Publik

Engsel (Ops tf)
Membuat Kerugian Engsel menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian dan Pengurangan Kerugian sebesar REDUCTION_DEFAULT
Engsel (Ops tf, Reduksi reduksi)
Membuat Kerugian Engsel menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian
Engsel (Ops tf, Nama string, Reduksi reduksi)
Membuat Engsel

Metode Publik

<T memperluas TNomber > Operan <T>
panggilan ( Operand <? extends TNumber > label, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights)
Menghasilkan Operan yang menghitung kerugian.

Metode Warisan

Konstruktor Publik

Engsel publik (Ops tf)

Membuat Kerugian Engsel menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian dan Pengurangan Kerugian sebesar REDUCTION_DEFAULT

Parameter
tf Operasi TensorFlow

Engsel publik (Ops tf, Reduksi reduksi)

Membuat Kerugian Engsel menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian

Parameter
tf Operasi TensorFlow
pengurangan Jenis Pengurangan yang diterapkan pada kerugian.

Engsel publik (Ops tf, Nama string, Reduksi reduksi)

Membuat Engsel

Parameter
tf Operasi TensorFlow
nama nama kerugiannya
pengurangan Jenis Pengurangan yang diterapkan pada kerugian.

Metode Publik

panggilan Operand <T> publik ( label Operand <? extends TNumber >, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights)

Menghasilkan Operan yang menghitung kerugian.

Jika dijalankan dalam mode Grafik, komputasi akan memunculkan TFInvalidArgumentException jika nilai label tidak ada dalam kumpulan [-1., 0., 1.]. Dalam Mode Eager, panggilan ini akan memunculkan IllegalArgumentException , jika nilai label tidak ada dalam set [-1., 0., 1.].

Parameter
label nilai atau label kebenaran, harus berupa -1, 0, atau 1. Nilai yang diharapkan adalah -1 atau 1. Jika label biner (0 atau 1) diberikan, maka akan dikonversi ke -1 atau 1.
prediksi prediksi, nilai harus berada dalam kisaran [0. ke 1.] inklusif.
sampelBerat SampleWeights opsional bertindak sebagai koefisien kerugian. Jika skalar disediakan, maka kerugiannya hanya diskalakan dengan nilai yang diberikan. Jika sampleWeights adalah tensor dengan ukuran [batch_size], maka total kerugian untuk setiap sampel batch akan diubah skalanya dengan elemen yang sesuai dalam vektor SampleWeights. Jika bentuk SampleWeights adalah [batch_size, d0, .. dN-1] (atau dapat disiarkan ke bentuk ini), maka setiap elemen prediksi yang hilang akan diskalakan dengan nilai SampleWeights yang sesuai. (Catatan pada dN-1: semua fungsi kerugian berkurang 1 dimensi, biasanya sumbu=-1.)
Kembali
  • kerugiannya
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal jika prediksi berada di luar rentang [0.-1.].