Huber

classe pública Huber

Calcula a perda de Huber entre rótulos e previsões.

Para cada valor x em error = labels - predictions : 

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

onde d é delta.

Uso autônomo: 

    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

Chamando com peso amostral: 

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

Usando o tipo de redução SUM : 

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

Usando o tipo de redução NONE : 

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

Veja também

Constantes

flutuador DELTA_DEFAULT

Campos Herdados

Construtores Públicos

Huber (operações TF)
Cria uma perda Huber usando getSimpleName() como o nome da perda, DELTA_DEFAULT como o delta e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, nome da string)
Cria uma perda de Huber usando DELTA_DEFAULT como delta e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT
Huber (Ops tf, redução de redução )
Cria uma perda Huber usando getSimpleName() como o nome da perda e DELTA_DEFAULT como o delta
Huber (Ops tf, nome da string, redução de redução )
Cria uma perda de Huber usando DELTA_DEFAULT como delta
Huber (Ops tf, nome da string, float delta, redução de redução )
Cria uma perda de Huber

Métodos Públicos

<T estende TNumber > Operando <T>
chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de Operando <T>, Operando <T> sampleWeights)
Gera um Operando que calcula a perda.

Métodos herdados

Constantes

flutuador final estático público DELTA_DEFAULT

Valor Constante: 1,0

Construtores Públicos

público Huber (Ops tf)

Cria uma perda Huber usando getSimpleName() como o nome da perda, DELTA_DEFAULT como o delta e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow

Huber público (Ops tf, nome da string)

Cria uma perda de Huber usando DELTA_DEFAULT como delta e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda, se for nulo, getSimpleName() será usado.

público Huber (Ops tf, redução de redução )

Cria uma perda Huber usando getSimpleName() como o nome da perda e DELTA_DEFAULT como o delta

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public Huber (Ops tf, nome da string, redução de redução )

Cria uma perda de Huber usando DELTA_DEFAULT como delta

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda, se for nulo, getSimpleName() será usado.
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public Huber (Ops tf, nome da string, float delta, redução de redução )

Cria uma perda de Huber

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda, se for nulo, getSimpleName() será usado.
delta o ponto onde a função de perda de Huber muda de quadrática para linear.
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

Métodos Públicos

chamada de operando público <T> ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de operando <T>, pesos de amostra de operando <T>)

Gera um Operando que calcula a perda.

Parâmetros
rótulos os valores de verdade ou rótulos
previsões as previsões
pesos de amostra sampleWeights opcional atua como um coeficiente para a perda. Se um escalar for fornecido, a perda será simplesmente dimensionada pelo valor fornecido. Se SampleWeights for um tensor de tamanho [batch_size], então a perda total de cada amostra do lote será redimensionada pelo elemento correspondente no vetor SampleWeights. Se a forma de SampleWeights for [batch_size, d0, .. dN-1] (ou puder ser transmitida para esta forma), então cada elemento de perda de previsões será dimensionado pelo valor correspondente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas as funções de perda são reduzidas em 1 dimensão, geralmente eixo=-1.)
Devoluções
  • a perda