MeanSquaredLogarithmicError

lớp công khai MeanSquaredLogarithmicError

Tính toán sai số logarit bình phương trung bình giữa các nhãn và dự đoán.

loss = square(log(labels + 1.) - log(predictions + 1.))

Cách sử dụng độc lập: 

    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} });
    MeanSquaredLogarithmicError msle = new MeanSquaredLogarithmicError(tf);
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions);
    // produces 0.240f

Gọi với trọng lượng mẫu: 

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.7f, 0.3f});
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.120f

Sử dụng loại giảm SUM : 

    MeanSquaredLogarithmicError msle = new MeanSquaredLogarithmicError(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions);
    // produces 0.480f

Sử dụng loại giảm NONE : 

    MeanSquaredLogarithmicError msle = new MeanSquaredLogarithmicError(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = msle.call(labels, predictions);
    // produces [0.240f, 0.240f]

Trường kế thừa

Nhà xây dựng công cộng

MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf)
Tạo Mất MeanSquaredError bằng cách sử dụng getSimpleName() làm tên mất mát và Giảm tổn thất là REDUCTION_DEFAULT
MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Giảm mức giảm)
Tạo ra lỗi MeanSquaredError sử dụng getSimpleName() làm tên mất mát
MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Tên chuỗi, Giảm thiểu)
Tạo một MeanSquaredError

Phương pháp công khai

<T mở rộng TNumber > Toán hạng <T>
gọi ( Toán hạng <? mở rộng TNumber > nhãn, dự đoán Toán hạng <T>, Trọng lượng mẫu Toán hạng <T>)
Tạo một toán hạng tính toán tổn thất.

Phương pháp kế thừa

Nhà xây dựng công cộng

công khai MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf)

Tạo Mất MeanSquaredError bằng cách sử dụng getSimpleName() làm tên mất mát và Giảm tổn thất là REDUCTION_DEFAULT

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow

công khai MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Giảm mức giảm)

Tạo ra lỗi MeanSquaredError sử dụng getSimpleName() làm tên mất mát

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
sự giảm bớt Loại Giảm áp dụng cho tổn thất.

công khai MeanSquaredLogarithmicError (Ops tf, Tên chuỗi, Giảm thiểu)

Tạo một MeanSquaredError

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
tên tên của sự mất mát
sự giảm bớt Loại Giảm áp dụng cho tổn thất.

Phương pháp công khai

lệnh gọi Toán hạng công khai <T> ( Toán hạng <? mở rộng nhãn TNumber >, dự đoán Toán hạng <T>, Toán hạng <T> sampleWeights)

Tạo một toán hạng tính toán tổn thất.

Thông số
nhãn các giá trị thật hoặc nhãn
phỏng đoán những dự đoán
mẫuTrọng lượng Khối lượng mẫu tùy chọn đóng vai trò như một hệ số tổn thất. Nếu một đại lượng vô hướng được cung cấp thì tổn thất chỉ được tính theo giá trị đã cho. Nếu SampleWeights là một tenxơ có kích thước [batch_size] thì tổng tổn thất cho mỗi mẫu của lô sẽ được điều chỉnh lại tỷ lệ theo phần tử tương ứng trong vectơ SampleWeights. Nếu hình dạng của SampleWeights là [batch_size, d0, .. dN-1] (hoặc có thể được phát tới hình dạng này), thì mỗi phần tử tổn thất của dự đoán sẽ được chia tỷ lệ theo giá trị tương ứng của SampleWeights. (Lưu ý trên dN-1: tất cả các hàm mất mát đều giảm đi 1 chiều, thường là trục=-1.)
Trả lại
  • sự mất mát