LogCosh

パブリック クラスLogCosh

計算 予測誤差の双曲線余弦の対数を計算します。

logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2) 、ここでx誤差predictions - labelsです。

スタンドアロンでの使用:

    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

サンプル重量を使用して呼び出します:

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

SUMリダクション タイプを使用する場合:

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

NONE削減タイプを使用する場合:

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

継承されたフィールド

パブリックコンストラクター

LogCosh (運用 tf)
損失名としてgetSimpleName()を使用し、 REDUCTION_DEFAULTの損失削減を使用して LogCosh 損失を作成します。
LogCosh (Ops tf、文字列名)
REDUCTION_DEFAULTの損失削減を使用して LogCosh 損失を作成します
LogCosh (Ops tf、削減削減)
getSimpleName()を損失名として使用して LogCosh Loss を作成します
LogCosh (Ops tf、文字列名、 Reduction削減)
LogCosh 損失が発生します

パブリックメソッド

<T extends TNumber >オペランド<T>
call (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<T> 予測、オペランド<T> サンプルウェイト)
損失を計算するオペランドを生成します。

継承されたメソッド

パブリックコンストラクター

パブリックLogCosh (Ops tf)

損失名としてgetSimpleName()を使用し、 REDUCTION_DEFAULTの損失削減を使用して LogCosh 損失を作成します。

パラメータ
TF TensorFlow オペレーション

public LogCosh (Ops tf、文字列名)

REDUCTION_DEFAULTの損失削減を使用して LogCosh 損失を作成します

パラメータ
TF TensorFlow オペレーション
名前損失の名前。null の場合はgetSimpleName()が使用されます。

public LogCosh (Ops tf、 Reduction削減)

getSimpleName()を損失名として使用して LogCosh Loss を作成します

パラメータ
TF TensorFlow オペレーション
削減損失に適用する減額のタイプ。

public LogCosh (Ops tf、文字列名、 Reduction削減)

LogCosh 損失が発生します

パラメータ
TF TensorFlow オペレーション
名前損失の名前。null の場合はgetSimpleName()が使用されます。
削減損失に適用する減額のタイプ。

パブリックメソッド

publicオペランド<T>呼び出し(オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<T> 予測、オペランド<T> サンプルウェイト)

損失を計算するオペランドを生成します。

パラメータ
ラベル真理値またはラベル
予測予測
サンプルの重みオプションのsampleWeightsは、損失の係数として機能します。スカラーが指定されている場合、損失は指定された値によって単純にスケーリングされます。 SampleWeights がサイズ [batch_size] のテンソルの場合、バッチの各サンプルの合計損失は、SampleWeights ベクトルの対応する要素によって再スケーリングされます。 SampleWeights の形状が [batch_size, d0, .. dN-1] の場合 (またはこの形状にブロードキャストできる場合)、予測の各損失要素は、SampleWeights の対応する値によってスケーリングされます。 (dN-1 に関する注意: すべての損失関数は 1 次元ずつ減少します。通常は axis=-1 です。)
返品
  • 損失