Huber

halka açık sınıf Huber

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
Huber (Ops tf, Dize adı, kayan nokta delta, Azaltma azaltma)
Huber Kaybı yaratır

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son kayan nokta DELTA_DEFAULT

Sabit Değer: 1,0

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
,
halka açık sınıf Huber

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
Huber (Ops tf, Dize adı, kayan nokta delta, Azaltma azaltma)
Huber Kaybı yaratır

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son kayan nokta DELTA_DEFAULT

Sabit Değer: 1,0

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
,
halka açık sınıf Huber

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
Huber (Ops tf, Dize adı, kayan nokta delta, Azaltma azaltma)
Huber Kaybı yaratır

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son kayan nokta DELTA_DEFAULT

Sabit Değer: 1,0

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