MeanSquaredError

الفئة العامة MeanSquaredError

يحسب متوسط ​​مربعات الأخطاء بين التسميات والتنبؤات.

loss = loss = square(labels - predictions)

الاستخدام المستقل:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0.f, 1.f}, {0.f, 0.f} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {1.f, 1.f}, {1.f, 0.f} });
    MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf);
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions);
    // produces 0.5f
 

الاتصال بوزن العينة:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f});
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.25f
 

استخدام نوع التخفيض SUM :

    MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions);
    // produces 1.0f
 

استخدام نوع التخفيض NONE :

    MeanSquaredError mse = new MeanSquaredError(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = mse.call(labels, predictions);
    // produces [0.5f, 0.5f]
 

الحقول الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

التخفيض النهائي الثابت العام

REDUCTION_DEFAULT

المقاولون العامون

	MeanSquaredError (Ops tf) إنشاء خسارة MeanSquaredError باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT
	MeanSquaredError (Ops tf، تقليل التخفيض ) ينشئ خسارة MeanSquaredError باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة
	MeanSquaredError (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض ) ينشئ خطأ MeanSquaredError

الأساليب العامة

<T يمتد TNumber > المعامل <T>

استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights) يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

الطرق الموروثة

من فئة org.tensorflow.framework.losses.Loss

مجردة <T يمتد TNumber > المعامل <T>	استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، المعامل <T> SampleWeights) يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.
<T يمتد TNumber > المعامل <T>	استدعاء ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>) يحسب الخسارة
تخفيض	الحصول على تخفيض () يحصل على الحد من الخسارة
العمليات	جيتف () يحصل على TensorFlow Ops

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

المقاولون العامون

MeanSquaredError العام (Ops tf)

إنشاء خسارة MeanSquaredError باستخدام getSimpleName() كاسم الخسارة وتقليل الخسارة بمقدار REDUCTION_DEFAULT

حدود

tf	عمليات TensorFlow

MeanSquaredError العام (Ops tf، تقليل التخفيض )

ينشئ خسارة MeanSquaredError باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة

حدود

tf	عمليات TensorFlow
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

MeanSquaredError العام (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )

ينشئ خطأ MeanSquaredError

حدود

tf	عمليات TensorFlow
اسم	اسم الخسارة
تخفيض	نوع التخفيض الذي سيتم تطبيقه على الخسارة.

الأساليب العامة

استدعاء المعامل العام <T> ( المعامل <؟ يمتد تسميات TNumber >، تنبؤات المعامل <T>، عينات المعامل <T>)

يولد المعامل الذي يحسب الخسارة.

حدود

تسميات	قيم الحقيقة أو التسميات
التنبؤات	التوقعات
أوزان عينة	تعمل أوزان العينات الاختيارية كمعامل للخسارة. إذا تم توفير العدد، فسيتم ببساطة قياس الخسارة بالقيمة المحددة. إذا كان SampleWeights عبارة عن موتر بالحجم [batch_size]، فسيتم إعادة قياس الخسارة الإجمالية لكل عينة من الدُفعة بواسطة العنصر المقابل في ناقل SampleWeights. إذا كان شكل SampleWeights هو [batch_size, d0, .. dN-1] (أو يمكن بثه إلى هذا الشكل)، فسيتم قياس كل عنصر خسارة في التنبؤات بالقيمة المقابلة لـ SampleWeights. (ملاحظة حول dN-1: جميع دوال الخسارة تقلل بمقدار بُعد واحد، وعادة ما يكون المحور=-1.)

عائدات

• خسارة