Loss

genel soyut sınıf kaybı

Bilinen Doğrudan Alt Sınıflar İkiliÇapraztropi , KategorikÇapraztropi , KategorikHinge , KosinüsBenzerlik , Menteşe , Huber , KLDivergence , LogCosh , MeanAbsoluteError , MeanAbsolutePercentageError , MeanSquaredError , MeanSquaredLogarithmicError , Poisson , SparseCategoricalCrossentropy , Kare Menteşe İkili Çapraz Sentropi Gerçek etiketler ile tahmin edilen etiketler arasındaki çapraz entropi kaybını hesaplar. KategorikKrossentropi Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi kaybını hesaplar. KategorikMenteşe Etiketler ve tahminler arasındaki kategorik menteşe kaybını hesaplar. KosinüsBenzerlik Etiketler ve tahminler arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplar. Menteşe Etiketler ve tahminler arasındaki menteşe kaybını hesaplar. Huber Etiketler ve tahminler arasındaki Huber kaybını hesaplar. KLDıraksaklık Etiketler ve tahminler arasındaki Kullback-Leibler sapma kaybını hesaplar. LogCosh Hesaplar Tahmin hatasının hiperbolik kosinüsünün logaritmasını hesaplar. OrtalamaMutlakHata Etiketler ve tahminler arasındaki mutlak farkın ortalamasını hesaplar. Ortalama Mutlak Yüzde Hatası Etiketler ve tahminler arasındaki ortalama mutlak yüzde hatasını hesaplar. Ortalama KareHatası Etiketler ve tahminler arasındaki hataların karelerinin ortalamasını hesaplar. Ortalama KareLogaritmik Hata Etiketler ve tahminler arasındaki ortalama kare logaritmik hataları hesaplar. Poisson Etiketler ve tahminler arasındaki Poisson kaybını hesaplar. SeyrekKategorikÇapraztropi Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi kaybını hesaplar. KareMenteşe Etiketler ve tahminler arasındaki kare menteşe kaybını hesaplar.

Alanlar

genel statik nihai Azaltma

REDUCTION_DEFAULT

Genel Yöntemler

abstract <T TNumarasını genişletir > İşlenen <T>	çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları) Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.
<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>	çağrı ( İşlenen <? TNumber > etiketlerini genişletir, İşlenen <T> tahminleri) Kaybı hesaplar
Kesinti	indirgeme () Kayıp azaltımı elde edilir
Operasyonlar	getTF () TensorFlow Ops'u alır

Kalıtsal Yöntemler

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

Alanlar

genel statik nihai Azaltma REDUCTION_DEFAULT

Genel Yöntemler

genel soyut İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)

Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Parametreler

etiketler	doğruluk değerleri veya etiketleri
tahminler	tahminler
örnekAğırlıklar	İsteğe bağlı sampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman grubun her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, SampleWeights'ın karşılık gelen değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.)

İadeler

• kayıp

genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri)

Kaybı hesaplar

Parametreler

etiketler	doğruluk değerleri veya etiketleri
tahminler	tahminler

İadeler

• kayıp

kamu Azaltma getReduction ()

Kayıp azaltımı elde edilir

İadeler

• kaybın azaltılması

kamu Operasyonları getTF ()

TensorFlow Ops'u alır

İadeler

• TensorFlow Operasyonları