Huber

clase pública Huber

Calcula la pérdida de Huber entre etiquetas y predicciones.

Para cada valor x en error = labels - predictions :

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

donde d es delta.

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

Llamar con peso de muestra:

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

Usando el tipo de reducción SUM :

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

Usando NONE tipo de reducción:

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

Ver también

• Pérdida de Huber

Constantes

flotar

DELTA_DEFAULT

Campos heredados

De la clase org.tensorflow.framework.losses.Loss

Reducción final estática pública

REDUCCIÓN_DEFAULT

Constructores Públicos

	Huber (Ops tf) Crea una pérdida de Huber usando getSimpleName() como nombre de pérdida, DELTA_DEFAULT como delta y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT
	Huber (Ops tf, nombre de cadena) Crea una pérdida de Huber utilizando DELTA_DEFAULT como delta y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT
	Huber (Ops tf, Reducción reducción) Crea una pérdida de Huber usando getSimpleName() como nombre de pérdida y DELTA_DEFAULT como delta.
	Huber (Ops tf, nombre de cadena, reducción de reducción ) Crea una pérdida de Huber utilizando DELTA_DEFAULT como delta.
	Huber (Ops tf, nombre de cadena, delta flotante, reducción de reducción ) Crea una pérdida de Huber

Métodos públicos

<T extiende TNumber > Operando <T>

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

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.framework.losses.Loss

resumen <T extiende TNumber > Operando <T>	llamada ( Operando <? extiende etiquetas TNumber >, predicciones de operando <T>, pesos de muestra de operando <T>) Genera un Operando que calcula la pérdida.
<T extiende TNumber > Operando <T>	llamada ( Operando <? extiende etiquetas TNumber >, predicciones del Operando <T>) Calcula la perdida
Reducción	obtenerReducción () Obtiene la reducción de pérdidas.
operaciones	obtenerTF () Obtiene las operaciones de TensorFlow

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
entero	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	a cadena ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Constantes

flotador final estático público DELTA_DEFAULT

Valor constante: 1,0

Constructores Públicos

Huber público (Ops tf)

Crea una pérdida de Huber usando getSimpleName() como nombre de pérdida, DELTA_DEFAULT como delta y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT

Parámetros

tf	las operaciones de TensorFlow

Huber público (Ops tf, nombre de cadena)

Crea una pérdida de Huber utilizando DELTA_DEFAULT como delta y una reducción de pérdida de REDUCTION_DEFAULT

Parámetros

tf	las operaciones de TensorFlow
nombre	el nombre de la pérdida, si es nulo, se utiliza getSimpleName() .

public Huber (Ops tf, reducción de reducción )

Crea una pérdida de Huber usando getSimpleName() como nombre de pérdida y DELTA_DEFAULT como delta.

Parámetros

tf	las operaciones de TensorFlow
reducción	Tipo de Reducción a aplicar sobre la pérdida.

Huber público (Ops tf, nombre de cadena, reducción de reducción )

Crea una pérdida de Huber utilizando DELTA_DEFAULT como delta.

Parámetros

tf	las operaciones de TensorFlow
nombre	el nombre de la pérdida, si es nulo, se utiliza getSimpleName() .
reducción	Tipo de Reducción a aplicar sobre la pérdida.

public Huber (Ops tf, nombre de cadena, delta flotante, reducción de reducción )

Crea una pérdida de Huber

Parámetros

tf	las operaciones de TensorFlow
nombre	el nombre de la pérdida, si es nulo, se utiliza getSimpleName() .
delta	el punto donde la función de pérdida de Huber cambia de cuadrática a lineal.
reducción	Tipo de Reducción a aplicar sobre la pérdida.

Métodos públicos

Llamada pública al operando <T> ( el operando <? extiende las etiquetas TNumber >, las predicciones del operando <T>, los pesos de muestra del operando <T>)

Genera un Operando que calcula la pérdida.

Parámetros

etiquetas	los valores o etiquetas de verdad
predicciones	las predicciones
pesos de muestra	SampleWeights opcional actúa como un coeficiente de pérdida. Si se proporciona un escalar, entonces la pérdida simplemente se escala según el valor dado. Si SampleWeights es un tensor de tamaño [batch_size], entonces la pérdida total de cada muestra del lote se vuelve a escalar mediante 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 las predicciones se escala según el valor correspondiente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas las funciones de pérdida se reducen en 1 dimensión, generalmente eje = -1).

Devoluciones

• la perdida