Loss

Perda de classe abstrata pública

Subclasses diretas conhecidas BinaryCrossentropy , CategoricalCrossentropy , CategoricalHinge , CosineSimilarity , Hinge , Huber , KLDivergence , LogCosh , MeanAbsoluteError , MeanAbsolutePercentageError , MeanSquaredError , MeanSquaredLogarithmicError , Poisson , SparseCategoricalCrossentropy , Dobradiça Quadrada BinárioCrossentropia Calcula a perda de entropia cruzada entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. Cruzentropia Categórica Calcula a perda de entropia cruzada entre os rótulos e as previsões. Dobradiça Categórica Calcula a perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões. CossenoSimilaridade Calcula a similaridade de cosseno entre rótulos e previsões. Dobradiça Calcula a perda de dobradiça entre rótulos e previsões. Huber Calcula a perda de Huber entre rótulos e previsões. KLDivergência Calcula a perda de divergência de Kullback-Leibler entre rótulos e previsões. LogCosh Calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico do erro de previsão. Erro MédioAbsoluto Calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões. MeanAbsolutePercentageError Calcula o erro percentual médio absoluto entre rótulos e previsões. Erro MédioQuadrado Calcula a média dos quadrados dos erros entre rótulos e previsões. Erro MeanSquaredLogarithmic Calcula os erros logarítmicos quadráticos médios entre rótulos e previsões. Poisson Calcula a perda de Poisson entre rótulos e previsões. EsparsoCategóricoCrossentropia Calcula a perda de entropia cruzada entre rótulos e previsões. Dobradiça Quadrada Calcula a perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões.

Campos

Redução final estática pública

REDUCTION_DEFAULT

Métodos Públicos

abstrato <T estende TNumber > Operando <T>	chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de Operando <T>, Operando <T> sampleWeights) Gera um Operando que calcula a perda.
<T estende TNumber > Operando <T>	chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de Operando <T>) Calcula a perda
Redução	getRedução () Obtém a redução de perdas
Operações	obterTF () Obtém as operações do TensorFlow

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Campos

Redução final estática pública REDUCTION_DEFAULT

Métodos Públicos

chamada de operando abstrato público <T> ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de operando <T>, pesos de amostra de operando <T>)

Gera um Operando que calcula a perda.

Parâmetros

rótulos	os valores de verdade ou rótulos
previsões	as previsões
pesos de amostra	sampleWeights opcional atua como um coeficiente para a perda. Se um escalar for fornecido, a perda será simplesmente dimensionada pelo valor fornecido. Se SampleWeights for um tensor de tamanho [batch_size], então a perda total de cada amostra do lote será redimensionada pelo elemento correspondente no vetor SampleWeights. Se a forma de SampleWeights for [batch_size, d0, .. dN-1] (ou puder ser transmitida para esta forma), então cada elemento de perda de previsões será dimensionado pelo valor correspondente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas as funções de perda são reduzidas em 1 dimensão, geralmente eixo=-1.)

Devoluções

• a perda

chamada de operando público <T> ( operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de operando <T>)

Calcula a perda

Parâmetros

rótulos	os valores de verdade ou rótulos
previsões	as previsões

Devoluções

• a perda

redução pública getReduction ()

Obtém a redução de perdas

Devoluções

• a redução de perdas

operações públicas getTF ()

Obtém as operações do TensorFlow

Devoluções

• as operações do TensorFlow