Etiketler ve tahminler arasındaki Huber kaybını hesaplar.
error = labels - predictions
:
loss = 0.5 * x^2 if |x| <= d loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d) if |x| > d
burada d deltadır.
Bağımsız kullanım:
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
Numune ağırlığıyla arama:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f}); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.09f
SUM
azaltma türünü kullanma:
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions); // produces 0.32f
NONE
azaltma türünü kullanma:
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions); // produces [0.18f, 0.13f]
Ayrıca Bakınız
Sabitler
batmadan yüzmek | DELTA_DEFAULT |
Devralınan Alanlar
Kamu İnşaatçıları
Huber (Ops tf) Kayıp adı olarak getSimpleName() , delta olarak DELTA_DEFAULT ve REDUCTION_DEFAULT tutarında Kayıp Azaltma kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Huber (Ops tf, Dize adı) Delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT tutarında Kayıp Azaltma oluşturur | |
Huber (Ops tf, Azaltma azaltma) Kayıp adı olarak getSimpleName() ve delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Huber (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma) Delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Genel Yöntemler
<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T> |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son kayan nokta DELTA_DEFAULT
Kamu İnşaatçıları
halka açık Huber (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
, delta olarak DELTA_DEFAULT
ve REDUCTION_DEFAULT
tutarında Kayıp Azaltma kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|
public Huber (Ops tf, Dize adı)
Delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT
tutarında Kayıp Azaltma oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
halka açık Huber (Ops tf, Azaltma azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
ve delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Huber (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
Delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Huber (Ops tf, Dize adı, kayan nokta delta, Azaltma azaltma)
Huber Kaybı yaratır
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
delta | Huber kayıp fonksiyonunun ikinci dereceden doğrusala değiştiği nokta. |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
Genel Yöntemler
genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.
Parametreler
etiketler | doğruluk değerleri veya etiketleri |
---|---|
tahminler | tahminler |
örnekAğırlıklar | İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman grubun her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.) |
İade
- kayıp
Etiketler ve tahminler arasındaki Huber kaybını hesaplar.
error = labels - predictions
:
loss = 0.5 * x^2 if |x| <= d loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d) if |x| > d
burada d deltadır.
Bağımsız kullanım:
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
Numune ağırlığıyla arama:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f}); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.09f
SUM
azaltma türünü kullanma:
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions); // produces 0.32f
NONE
azaltma türünü kullanma:
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions); // produces [0.18f, 0.13f]
Ayrıca Bakınız
Sabitler
batmadan yüzmek | DELTA_DEFAULT |
Devralınan Alanlar
Kamu İnşaatçıları
Huber (Ops tf) Kayıp adı olarak getSimpleName() , delta olarak DELTA_DEFAULT ve REDUCTION_DEFAULT tutarında Kayıp Azaltma kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Huber (Ops tf, Dize adı) Delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT tutarında Kayıp Azaltma oluşturur | |
Huber (Ops tf, Azaltma azaltma) Kayıp adı olarak getSimpleName() ve delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Huber (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma) Delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Genel Yöntemler
<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T> |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son kayan nokta DELTA_DEFAULT
Kamu İnşaatçıları
halka açık Huber (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
, delta olarak DELTA_DEFAULT
ve REDUCTION_DEFAULT
tutarında Kayıp Azaltma kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|
public Huber (Ops tf, Dize adı)
Delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT
tutarında Kayıp Azaltma oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
halka açık Huber (Ops tf, Azaltma azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
ve delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Huber (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
Delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Huber (Ops tf, Dize adı, kayan nokta delta, Azaltma azaltma)
Huber Kaybı yaratır
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
delta | Huber kayıp fonksiyonunun ikinci dereceden doğrusala değiştiği nokta. |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
Genel Yöntemler
genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.
Parametreler
etiketler | doğruluk değerleri veya etiketleri |
---|---|
tahminler | tahminler |
örnekAğırlıklar | İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman grubun her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.) |
İade
- kayıp
Etiketler ve tahminler arasındaki Huber kaybını hesaplar.
error = labels - predictions
:
loss = 0.5 * x^2 if |x| <= d loss = 0.5 * d^2 + d * (|x| - d) if |x| > d
burada d deltadır.
Bağımsız kullanım:
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
Numune ağırlığıyla arama:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f}); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions, sampleWeight); // produces 0.09f
SUM
azaltma türünü kullanma:
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.SUM); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions); // produces 0.32f
NONE
azaltma türünü kullanma:
Huber huberLoss = new Huber(tf, Reduction.NONE); Operand<TFloat32> result = huberLoss.call(labels, predictions); // produces [0.18f, 0.13f]
Ayrıca Bakınız
Sabitler
batmadan yüzmek | DELTA_DEFAULT |
Devralınan Alanlar
Kamu İnşaatçıları
Huber (Ops tf) Kayıp adı olarak getSimpleName() , delta olarak DELTA_DEFAULT ve REDUCTION_DEFAULT tutarında Kayıp Azaltma kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Huber (Ops tf, Dize adı) Delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT tutarında Kayıp Azaltma oluşturur | |
Huber (Ops tf, Azaltma azaltma) Kayıp adı olarak getSimpleName() ve delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Huber (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma) Delta olarak DELTA_DEFAULT kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur | |
Genel Yöntemler
<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T> |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son kayan nokta DELTA_DEFAULT
Kamu İnşaatçıları
halka açık Huber (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
, delta olarak DELTA_DEFAULT
ve REDUCTION_DEFAULT
tutarında Kayıp Azaltma kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|
public Huber (Ops tf, Dize adı)
Delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı ve REDUCTION_DEFAULT
tutarında Kayıp Azaltma oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
halka açık Huber (Ops tf, Azaltma azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName()
ve delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Huber (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
Delta olarak DELTA_DEFAULT
kullanarak bir Huber Kaybı oluşturur
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
public Huber (Ops tf, Dize adı, kayan nokta delta, Azaltma azaltma)
Huber Kaybı yaratır
Parametreler
TF | TensorFlow Operasyonları |
---|---|
isim | kaybın adı, eğer null ise getSimpleName() kullanılır. |
delta | Huber kayıp fonksiyonunun ikinci dereceden doğrusala değiştiği nokta. |
kesinti | Zarara uygulanacak İndirim Türü. |
Genel Yöntemler
genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.
Parametreler
etiketler | doğruluk değerleri veya etiketleri |
---|---|
tahminler | tahminler |
örnekAğırlıklar | İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman grubun her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.) |
İade
- kayıp