Loss

공개 추상 클래스 손실
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필드

공개 정적 최종 감소 REDUCTION_DEFAULT

공개 방법

추상 <T는 T번호를 확장합니다> 피연산자 <T>
호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측, 피연산자 <T> SampleWeights)
손실을 계산하는 피연산자를 생성합니다.
<T는 T번호를 확장합니다. > 피연산자 <T>
호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측)
손실을 계산합니다
절감
getReduction ()
손실 감소를 얻습니다.
운영
getTF ()
TensorFlow 작업을 가져옵니다.

상속된 메서드

필드

공개 정적 최종 감소 REDUCTION_DEFAULT

공개 방법

공개 추상 피연산자 <T> 호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측, 피연산자 <T> SampleWeights)

손실을 계산하는 피연산자를 생성합니다.

매개변수
라벨 진리값 또는 라벨
예측 예측
샘플 가중치 선택적 SampleWeights는 손실에 대한 계수 역할을 합니다. 스칼라가 제공되면 손실은 단순히 주어진 값에 따라 조정됩니다. SampleWeights가 [batch_size] 크기의 텐서인 경우 배치의 각 샘플에 대한 총 손실은 SampleWeights 벡터의 해당 요소에 따라 크기가 조정됩니다. SampleWeights의 형태가 [batch_size, d0, .. dN-1]인 경우(또는 이 형태로 브로드캐스팅될 수 있음) 예측의 각 손실 요소는 SampleWeights의 해당 값에 따라 조정됩니다. (dN-1에 대한 참고: 모든 손실 함수는 1차원으로 감소하며 일반적으로 축=-1입니다.)
보고
  • 손실

공개 피연산자 <T> 호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <T> 예측)

손실을 계산합니다

매개변수
라벨 진리값 또는 라벨
예측 예측
보고
  • 손실

공개 감소 getReduction ()

손실 감소를 얻습니다.

보고
  • 손실 감소

공개 작전 getTF ()

TensorFlow 작업을 가져옵니다.

보고
  • TensorFlow 작업