Huber

الطبقة العامة هوبر

يحسب خسارة Huber بين التسميات والتنبؤات.

لكل قيمة x في error = labels - predictions :

     loss = 0.5 * x^2                  if |x| <= d
     loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d)  if |x| > d

حيث د هو دلتا.

الاستخدام المستقل:

    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} });
    Huber huberLoss = new Huber(tf);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.155

الاتصال مع وزن العينة:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.09f

باستخدام نوع التخفيض SUM :

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.32f

باستخدام نوع التخفيض NONE :

    Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
    // produces [0.18f, 0.13f]

انظر أيضا

الثوابت

يطفو DELTA_DEFAULT

الحقول الموروثة

المقاولون العامون

هوبر (عمليات tf)
إنشاء خسارة Huber باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة، و DELTA_DEFAULT كدلتا وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf، اسم السلسلة)
إنشاء خسارة Huber باستخدام DELTA_DEFAULT كدلتا وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT
هوبر (Ops tf، تخفيض التخفيض )
إنشاء خسارة Huber باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة و DELTA_DEFAULT كدلتا
Huber (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )
ينشئ خسارة Huber باستخدام DELTA_DEFAULT كدلتا
Huber (Ops tf، اسم السلسلة، دلتا العائمة، تقليل التخفيض )
يخلق خسارة هوبر

الأساليب العامة

<T يمتد TNumber > المعامل <T>
استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights)
يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

الطرق الموروثة

الثوابت

التعويم النهائي الثابت العام DELTA_DEFAULT

القيمة الثابتة: 1.0

المقاولون العامون

هوبر العام (Ops tf)

إنشاء خسارة Huber باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة، و DELTA_DEFAULT كدلتا وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT

حدود
tf عمليات TensorFlow

Huber العام (Ops tf، اسم السلسلة)

إنشاء خسارة Huber باستخدام DELTA_DEFAULT كدلتا وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT

حدود
tf عمليات TensorFlow
اسم اسم الخسارة، إذا كان فارغًا، فسيتم استخدام getSimpleName() .

Huber العام (Ops tf، تقليل التخفيض )

إنشاء خسارة Huber باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة و DELTA_DEFAULT كدلتا

حدود
tf عمليات TensorFlow
تخفيض نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

Huber العام (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )

ينشئ خسارة Huber باستخدام DELTA_DEFAULT كدلتا

حدود
tf عمليات TensorFlow
اسم اسم الخسارة، إذا كان فارغًا، فسيتم استخدام getSimpleName() .
تخفيض نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

Huber العام (Ops tf، اسم السلسلة، دلتا العائمة، تقليل التخفيض )

يخلق خسارة هوبر

حدود
tf عمليات TensorFlow
اسم اسم الخسارة، إذا كان فارغًا، فسيتم استخدام getSimpleName() .
دلتا النقطة التي تتغير فيها دالة خسارة Huber من الدرجة الثانية إلى الخطية.
تخفيض نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

الأساليب العامة

استدعاء المعامل العام <T> ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، عينات المعامل <T>)

يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

حدود
التسميات قيم الحقيقة أو التسميات
التنبؤات التوقعات
SampleWeights تعمل أوزان العينات الاختيارية كمعامل للخسارة. إذا تم توفير العدد، فسيتم ببساطة قياس الخسارة بالقيمة المحددة. إذا كان SampleWeights عبارة عن موتر بالحجم [batch_size]، فسيتم إعادة قياس إجمالي الخسارة لكل عينة من الدُفعة بواسطة العنصر المقابل في ناقل SampleWeights. إذا كان شكل SampleWeights هو [batch_size, d0, .. dN-1] (أو يمكن بثه إلى هذا الشكل)، فسيتم قياس كل عنصر خسارة في التنبؤات بالقيمة المقابلة لـ SampleWeights. (ملاحظة حول dN-1: جميع دوال الخسارة تقلل بمقدار بُعد واحد، وعادة ما يكون المحور=-1.)
المرتجعات
  • الخسارة