MeanAbsolutePercentageError

পাবলিক ক্লাস মানে অ্যাবসোলুট পারসেন্টেজ ত্রুটি

লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে গড় পরম শতাংশ ত্রুটি গণনা করে৷

loss = 100 * abs(labels - predictions) / labels

স্বতন্ত্র ব্যবহার:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {2.f, 1.f}, {2.f, 3.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {1.f, 1.f}, {1.f, 0.f} });
    MeanAbsolutePercentageError mape = new MeanAbsolutePercentageError(tf);
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions);
    // produces 50f
 

নমুনা ওজন সহ কলিং:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f});
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 20f
 

SUM হ্রাসের ধরন ব্যবহার করা:

    MeanAbsolutePercentageError mape = new MeanAbsolutePercentageError(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions);
    // produces 100.0f
 

NONE রিডাকশন টাইপ ব্যবহার করা:

    MeanAbsolutePercentageError mape = new MeanAbsolutePercentageError(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = mape.call(labels, predictions);
    // produces [25f, 75f]
 

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত ক্ষেত্র

org.tensorflow.framework.losses.Loss ক্লাস থেকে

পাবলিক স্ট্যাটিক চূড়ান্ত হ্রাস

REDUCTION_DEFAULT

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

	গড়AbsolutePercentageError (Ops tf) getSimpleName() ক্ষয়ক্ষতির নাম হিসাবে ব্যবহার করে একটি MeanAbsolutePercentageError Loss তৈরি করে এবং REDUCTION_DEFAULT এর ক্ষতি হ্রাস করে
	গড়AbsolutePercentageError (Ops tf, হ্রাস হ্রাস) লস নাম হিসাবে getSimpleName() ব্যবহার করে একটি MeanAbsolutePercentageError Loss তৈরি করে
	MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, স্ট্রিং নাম, হ্রাস হ্রাস) একটি গড়AbsolutePercentageError তৈরি করে

পাবলিক পদ্ধতি

<T TNumber > Operand <T> প্রসারিত করে

কল ( Operand <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস, Operand <T> নমুনা ওজন) একটি অপারেন্ড তৈরি করে যা ক্ষতি গণনা করে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.framework.losses.Loss ক্লাস থেকে

বিমূর্ত <T প্রসারিত TNumber > Operand <T>	কল ( Operand <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস, Operand <T> নমুনা ওজন) একটি অপারেন্ড তৈরি করে যা ক্ষতি গণনা করে।
<T TNumber > Operand <T> প্রসারিত করে	কল ( Operand <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস) লোকসান হিসাব করে
হ্রাস	getReduction () ক্ষতি হ্রাস পায়
অপ্স	getTF () TensorFlow Ops পায়

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

সর্বজনীন গড়AbsolutePercentageError (Ops tf)

getSimpleName() ক্ষয়ক্ষতির নাম হিসাবে ব্যবহার করে একটি MeanAbsolutePercentageError Loss তৈরি করে এবং REDUCTION_DEFAULT এর ক্ষতি হ্রাস করে

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস

সর্বজনীন গড়AbsolutePercentageError (Ops tf, হ্রাস হ্রাস)

লস নাম হিসাবে getSimpleName() ব্যবহার করে একটি MeanAbsolutePercentageError Loss তৈরি করে

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
হ্রাস	ক্ষতির জন্য প্রয়োগ করার জন্য হ্রাসের প্রকার।

সর্বজনীন গড়AbsolutePercentageError (Ops tf, স্ট্রিং নাম, হ্রাস হ্রাস)

একটি গড়AbsolutePercentageError তৈরি করে

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
নাম	ক্ষতির নাম
হ্রাস	ক্ষতির জন্য প্রয়োগ করার জন্য হ্রাসের প্রকার।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন অপারেন্ড <T> কল ( Operand <? TNumber > লেবেল প্রসারিত করে, Operand <T> পূর্বাভাস, Operand <T> নমুনা ওজন)

একটি অপারেন্ড তৈরি করে যা ক্ষতি গণনা করে।

পরামিতি

লেবেল	সত্য মান বা লেবেল
ভবিষ্যদ্বাণী	ভবিষ্যদ্বাণী
নমুনা ওজন	ঐচ্ছিক নমুনা ওজন ক্ষতির জন্য একটি সহগ হিসাবে কাজ করে। যদি একটি স্কেলার প্রদান করা হয়, তাহলে ক্ষতি শুধুমাত্র প্রদত্ত মান দ্বারা স্কেল করা হয়। যদি স্যাম্পলওয়েটস আকারের একটি টেনসর হয় [ব্যাচ_সাইজ], তাহলে ব্যাচের প্রতিটি নমুনার জন্য মোট ক্ষতি নমুনা ওয়েটস ভেক্টরের সংশ্লিষ্ট উপাদান দ্বারা পুনরায় স্কেল করা হয়। যদি নমুনা ওজনের আকৃতি হয় [batch_size, d0, .. dN-1] (অথবা এই আকারে সম্প্রচার করা যেতে পারে), তাহলে ভবিষ্যদ্বাণীর প্রতিটি ক্ষতির উপাদান নমুনা ওজনের সংশ্লিষ্ট মান দ্বারা স্কেল করা হয়। (dN-1-এ দ্রষ্টব্য: সমস্ত ক্ষতি ফাংশন 1 মাত্রা দ্বারা হ্রাস পায়, সাধারণত অক্ষ =-1।)

রিটার্নস

• ক্ষতি