LogCosh

klasa publiczna LogCosh

Oblicza Oblicza logarytm cosinusa hiperbolicznego błędu przewidywania.

logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2) , gdzie x to predictions - labels .

Samodzielne użycie:

    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
 

Wywołanie z wagą próbki:

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

Używanie typu redukcji SUM :

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

Używanie typu redukcji NONE :

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

Dziedziczone pola

Z klasy org.tensorflow.framework.losses.Loss

publiczna statyczna ostateczna redukcja

REDUCTION_DEFAULT

Konstruktorzy publiczni

	LogCosh (Ops tf) Tworzy stratę LogCosh, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
	LogCosh (Ops tf, nazwa ciągu) Tworzy stratę LogCosh przy użyciu redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
	LogCosh (Ops tf, redukcja redukcji ) Tworzy stratę LogCosh, używając getSimpleName() jako nazwy straty
	LogCosh (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji ) Tworzy stratę LogCosh

Metody publiczne

<T rozszerza TNumer > Operand <T>

wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi) Generuje argument, który oblicza stratę.

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.framework.losses.Loss

streszczenie <T rozszerza numer T > Operand <T>	wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi) Generuje argument, który oblicza stratę.
<T rozszerza TNumer > Operand <T>	wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>) Oblicza stratę
Zmniejszenie	uzyskaj redukcję () Pobiera redukcję strat
Operacje	getTF () Pobiera operacje TensorFlow

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Konstruktorzy publiczni

publiczny LogCosh (Ops tf)

Tworzy stratę LogCosh, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT

Parametry

tf	operacji TensorFlow

publiczny LogCosh (Ops tf, nazwa ciągu)

Tworzy stratę LogCosh przy użyciu redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT

Parametry

tf	operacji TensorFlow
nazwa	nazwa straty, jeśli ma wartość null, używana jest getSimpleName() .

publiczny LogCosh (Ops tf, redukcja redukcji )

Tworzy stratę LogCosh, używając getSimpleName() jako nazwy straty

Parametry

tf	operacji TensorFlow
zmniejszenie	Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

publiczny LogCosh (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )

Tworzy stratę LogCosh

Parametry

tf	operacji TensorFlow
nazwa	nazwa straty, jeśli ma wartość null, używana jest getSimpleName() .
zmniejszenie	Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

Metody publiczne

publiczne wywołanie argumentu <T> ( operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)

Generuje argument, który oblicza stratę.

Parametry

etykiety	wartości prawdy lub etykiety
prognozy	przewidywania
próbkiWagi	Opcjonalne próbkiWeights działają jako współczynnik straty. Jeśli podany jest skalar, strata jest po prostu skalowana według podanej wartości. Jeśli SampleWeights jest tensorem rozmiaru [batch_size], wówczas całkowita strata dla każdej próbki w partii jest przeskalowana przez odpowiedni element wektora SampleWeights. Jeśli kształt SampleWeights wynosi [batch_size, d0, .. dN-1] (lub może być nadawany do tego kształtu), wówczas każdy element predykcji straty jest skalowany przez odpowiednią wartość SampleWeights. (Uwaga do dN-1: wszystkie funkcje strat zmniejszają się o 1 wymiar, zwykle oś=-1.)

Zwroty

• strata