MeanSquaredError

общедоступный класс MeanSquaredError

Вычисляет среднее значение квадратов ошибок между метками и прогнозами.

loss = loss = square(labels - predictions)

Автономное использование:

    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
 

Вызов с выборочным весом:

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

Использование типа сокращения SUM :

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

Использование типа сокращения NONE :

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

Унаследованные поля

Из класса org.tensorflow.framework.losses.Loss

общедоступное статическое окончательное сокращение

REDUCTION_DEFAULT

Публичные конструкторы

	MeanSquaredError (Операции) Создает потерю MeanSquaredError, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT .
	MeanSquaredError (Ops tf, уменьшение сокращения ) Создает потерю MeanSquaredError, используя getSimpleName() в качестве имени потери.
	MeanSquaredError (Ops tf, имя строки, уменьшение сокращения ) Создает MeanSquaredError

Публичные методы

<T расширяет TNumber > Операнд <T>

вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights) Генерирует операнд, который вычисляет потери.

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.framework.losses.Loss

абстрактный <T расширяет TNumber > Операнд <T>	вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights) Генерирует операнд, который вычисляет потери.
<T расширяет TNumber > Операнд <T>	вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>) Рассчитывает потери
Снижение	получитьРедукцию () Получает сокращение потерь
Операции	получитьТФ () Получает операции TensorFlow.

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Публичные конструкторы

общедоступная MeanSquaredError (Операции TF)

Создает потерю MeanSquaredError, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT .

Параметры

ТС	Операции TensorFlow

public MeanSquaredError (Ops tf, сокращение сокращения )

Создает потерю MeanSquaredError, используя getSimpleName() в качестве имени потери.

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public MeanSquaredError (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения )

Создает MeanSquaredError

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	название потери
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

Публичные методы

общедоступный вызов операнда <T> ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)

Генерирует операнд, который вычисляет потери.

Параметры

этикетки	значения истинности или метки
предсказания	предсказания
образецВес	Необязательный sampleWeights действует как коэффициент потерь. Если указан скаляр, то потери просто масштабируются по заданному значению. Если SampleWeights — это тензор размера [batch_size], то общие потери для каждой выборки пакета масштабируются соответствующим элементом вектора SampleWeights. Если форма SampleWeights равна [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть передана в эту форму), то каждый элемент потерь прогнозов масштабируется соответствующим значением SampleWeights. (Примечание к dN-1: все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось = -1.)

Возврат

• потеря