Вычисляет потерю Хубера между метками и прогнозами.
Для каждого значения x в error = labels - predictions :
loss = 0.5 * x^2 if |x| <= d
loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d) if |x| > d
где d — дельта.
Автономное использование:
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
Вызов с выборочным весом:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
// produces 0.09f
Использование типа сокращения SUM :
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM);
Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
// produces 0.32f
Использование типа сокращения NONE :
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE);
Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions);
// produces [0.18f, 0.13f]
См. также
Константы
| плавать | DELTA_DEFAULT |
Унаследованные поля
Публичные конструкторы
Хубер (оперативный штаб) Создает потерю Huber, используя getSimpleName() в качестве имени потери, DELTA_DEFAULT в качестве дельты и уменьшения потерь REDUCTION_DEFAULT | |
Хубер (Ops tf, строковое имя) Создает потери Huber, используя DELTA_DEFAULT в качестве дельты и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT | |
Хубер (Ops TF, сокращение сокращения ) Создает потерю Huber, используя getSimpleName() в качестве имени потери и DELTA_DEFAULT в качестве разницы. | |
Huber (Ops tf, имя строки, уменьшение сокращения ) Создает потерю Хубера, используя DELTA_DEFAULT в качестве дельты. | |
Huber (Ops tf, имя строки, дельта с плавающей запятой, сокращение сокращения ) Создает потерю Хьюбера |
Публичные методы
| <T расширяет TNumber > Операнд <T> |
Унаследованные методы
Константы
общедоступный статический финальный float DELTA_DEFAULT
Публичные конструкторы
общественный Хубер (Ops TF)
Создает потерю Huber, используя getSimpleName() в качестве имени потери, DELTA_DEFAULT в качестве дельты и уменьшения потерь REDUCTION_DEFAULT
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|
общедоступный Huber (Ops tf, строковое имя)
Создает потери Huber, используя DELTA_DEFAULT в качестве дельты и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|---|
| имя | имя потери, если значение равно нулю, используется getSimpleName() . |
общественный Huber (Ops TF, сокращение сокращения )
Создает потерю Huber, используя getSimpleName() в качестве имени потери и DELTA_DEFAULT в качестве разницы.
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|---|
| снижение | Тип уменьшения, применяемого к убытку. |
общедоступный Huber (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения )
Создает потерю Хубера, используя DELTA_DEFAULT в качестве дельты.
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|---|
| имя | имя потери, если значение равно нулю, используется getSimpleName() . |
| снижение | Тип уменьшения, применяемого к убытку. |
общедоступный Huber (Ops tf, имя строки, дельта с плавающей запятой, уменьшение сокращения )
Создает потерю Хьюбера
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|---|
| имя | имя потери, если значение равно нулю, используется getSimpleName() . |
| дельта | точка, в которой функция потерь Хубера меняется с квадратичной на линейную. |
| снижение | Тип уменьшения, применяемого к убытку. |
Публичные методы
общедоступный вызов операнда <T> ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)
Генерирует операнд, который вычисляет потери.
Параметры
| этикетки | значения истинности или метки |
|---|---|
| предсказания | предсказания |
| образецВес | Необязательный sampleWeights действует как коэффициент потерь. Если указан скаляр, то потери просто масштабируются по заданному значению. Если SampleWeights — это тензор размера [batch_size], то общие потери для каждой выборки пакета масштабируются соответствующим элементом вектора SampleWeights. Если форма SampleWeights равна [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть передана в эту форму), то каждый элемент потерь прогнозов масштабируется соответствующим значением SampleWeights. (Примечание к dN-1: все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось = -1.) |
Возврат
- потеря