Loss

パブリック抽象クラスの損失
既知の直接サブクラス

田畑

パブリック静的最終リダクションREDUCTION_DEFAULT

パブリックメソッド

抽象 <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。
<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)
損失を計算します
削減
getReduction ()
損失削減を取得します
作戦
getTF ()
TensorFlow Ops を取得します

継承されたメソッド

田畑

パブリック静的最終リダクションREDUCTION_DEFAULT

パブリックメソッド

public abstract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。

パラメーター
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。)
戻り値
  • 損失

public Operand <T> call ( Operand <? extends TNumber > ラベル、 Operand <T> 予測)

損失を計算します

パラメーター
ラベル真理値またはラベル
予測予測
戻り値
  • 損失

パブリックリダクションgetReduction ()

損失削減を取得します

戻り値
  • 損失の削減

パブリックオペレーションgetTF ()

TensorFlow Ops を取得します

戻り値
  • TensorFlow オペレーション