MeanAbsolutePercentageError

klasa publiczna MeanAbsolutePercentageError

Oblicza średni bezwzględny błąd procentowy między etykietami i przewidywaniami.

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

Samodzielne użycie:

    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
 

Wywołanie z wagą próbki:

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

Używanie typu redukcji SUM :

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

Używanie typu redukcji NONE :

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

Dziedziczone pola

Z klasy org.tensorflow.framework.losses.Loss

publiczna statyczna ostateczna redukcja

REDUCTION_DEFAULT

Konstruktorzy publiczni

	ŚredniAbsoluteProcentowy błąd (Ops tf) Tworzy stratę MeanAbsolutePercentageError przy użyciu getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
	MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, redukcja redukcji ) Tworzy stratę MeanAbsolutePercentageError, używając getSimpleName() jako nazwy straty
	MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji ) Tworzy błąd MeanAbsolutePercentageError

Metody publiczne

<T rozszerza TNumer > Operand <T>

wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi) Generuje argument, który oblicza stratę.

Metody dziedziczone

Z klasy org.tensorflow.framework.losses.Loss

streszczenie <T rozszerza numer T > Operand <T>	wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi) Generuje argument, który oblicza stratę.
<T rozszerza TNumer > Operand <T>	wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>) Oblicza stratę
Zmniejszenie	uzyskaj redukcję () Pobiera redukcję strat
Operacje	getTF () Pobiera operacje TensorFlow

Z klasy java.lang.Object

wartość logiczna	równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>	pobierzKlasę ()
wew	hashCode ()
ostateczna pustka	powiadomić ()
ostateczna pustka	powiadom wszystkich ()
Strunowy	doString ()
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka	czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka	Czekać ()

Konstruktorzy publiczni

publiczny ŚredniAbsolutePercentageError (Ops tf)

Tworzy stratę MeanAbsolutePercentageError przy użyciu getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT

Parametry

tf	operacji TensorFlow

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, redukcja redukcji )

Tworzy stratę MeanAbsolutePercentageError, używając getSimpleName() jako nazwy straty

Parametry

tf	operacji TensorFlow
zmniejszenie	Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

public MeanAbsolutePercentageError (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )

Tworzy błąd MeanAbsolutePercentageError

Parametry

tf	operacji TensorFlow
nazwa	nazwa straty
zmniejszenie	Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

Metody publiczne

publiczne wywołanie argumentu <T> ( operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)

Generuje argument, który oblicza stratę.

Parametry

etykiety	wartości prawdy lub etykiety
prognozy	przewidywania
próbkiWagi	Opcjonalne próbkiWeights działają jako współczynnik straty. Jeśli podany jest skalar, strata jest po prostu skalowana według podanej wartości. Jeśli SampleWeights jest tensorem rozmiaru [batch_size], wówczas całkowita strata dla każdej próbki w partii jest przeskalowana przez odpowiedni element wektora SampleWeights. Jeśli kształt SampleWeights wynosi [batch_size, d0, .. dN-1] (lub może być nadawany do tego kształtu), wówczas każdy element predykcji straty jest skalowany przez odpowiednią wartość SampleWeights. (Uwaga do dN-1: wszystkie funkcje strat zmniejszają się o 1 wymiar, zwykle oś=-1.)

Zwroty

• strata