LogCosh

فئة عامة LogCosh

يحسب يحسب لوغاريتم جيب التمام الزائدي لخطأ التنبؤ.

logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2) ، حيث x هي predictions - labels .

الاستخدام المستقل:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {1.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    LogCosh logcosh = new LogCosh(tf);
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions);
    // produces 0.108
 

الاتصال مع وزن العينة:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.8f, 0.2f});
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.087f
 

باستخدام نوع التخفيض SUM :

    LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions);
    // produces 0.217f
 

باستخدام نوع التخفيض NONE :

    LogCosh logcosh = new LogCosh(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = logcosh.call(labels, predictions);
    // produces [0.217f, 0f]
 

الحقول الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

التخفيض النهائي الثابت العام

REDUCTION_DEFAULT

المقاولون العامون

	لوغ كوش (عمليات tf) إنشاء خسارة LogCosh باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT
	LogCosh (Ops tf، اسم السلسلة) إنشاء خسارة LogCosh باستخدام تقليل الخسارة بقيمة REDUCTION_DEFAULT
	LogCosh (Ops tf، تقليل التخفيض ) ينشئ خسارة LogCosh باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة
	LogCosh (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض ) ينشئ خسارة LogCosh

الأساليب العامة

<T يمتد TNumber > المعامل <T>

استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights) يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

الطرق الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

مجردة <T يمتد TNumber > المعامل <T>	استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights) يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.
<T يمتد TNumber > المعامل <T>	استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>) يحسب الخسارة
تخفيض	الحصول على تخفيض () يحصل على الحد من الخسارة
العمليات	جيتف () يحصل على TensorFlow Ops

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى السلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

المقاولون العامون

LogCosh العام (Ops tf)

إنشاء خسارة LogCosh باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT

حدود

tf	عمليات TensorFlow

LogCosh العام (Ops tf، اسم السلسلة)

إنشاء خسارة LogCosh باستخدام تقليل الخسارة بقيمة REDUCTION_DEFAULT

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة، إذا كان فارغًا، فسيتم استخدام getSimpleName() .

LogCosh العام (Ops tf، تقليل التخفيض )

ينشئ خسارة LogCosh باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة

حدود

tf	عمليات TensorFlow
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

LogCosh العام (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )

ينشئ خسارة LogCosh

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة، إذا كان فارغًا، فسيتم استخدام getSimpleName() .
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

الأساليب العامة

استدعاء المعامل العام <T> ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، عينات المعامل <T>)

يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

حدود

التسميات	قيم الحقيقة أو التسميات
التنبؤات	التوقعات
SampleWeights	تعمل أوزان العينات الاختيارية كمعامل للخسارة. إذا تم توفير العدد، فسيتم ببساطة قياس الخسارة بالقيمة المحددة. إذا كان SampleWeights عبارة عن موتر بالحجم [batch_size]، فسيتم إعادة قياس إجمالي الخسارة لكل عينة من الدُفعة بواسطة العنصر المقابل في ناقل SampleWeights. إذا كان شكل SampleWeights هو [batch_size, d0, .. dN-1] (أو يمكن بثه إلى هذا الشكل)، فسيتم قياس كل عنصر خسارة في التنبؤات بالقيمة المقابلة لـ SampleWeights. (ملاحظة حول dN-1: يتم تقليل جميع وظائف الخسارة بمقدار بُعد واحد، وعادة ما يكون المحور=-1.)

المرتجعات

• الخسارة