Poisson

общественный класс Пуассон

Вычисляет потерю Пуассона между метками и прогнозами.

loss = predictions - labels * log(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}, {0.f, 0.f} });
    Poisson poissonLoss = new Poisson(tf);
    Operand<TFloat32> result = poissonLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.5f
 

Вызов с выборочным весом:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {0.8f, 0.2f});
    Operand<TFloat32> result = poissonLoss.call(labels, predictions, sampleWeight);
    // produces 0.4f
 

Использование типа сокращения SUM :

    Poisson poissonLoss = new Poisson(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = poissonLoss.call(labels, predictions);
    // produces 0.999f
 

Использование типа сокращения NONE :

    Poisson poissonLoss = new Poisson(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = poissonLoss.call(labels, predictions);
    // produces [0.999f, 0f]
 

Унаследованные поля

Из класса org.tensorflow.framework.losses.Loss

общедоступное статическое окончательное сокращение

REDUCTION_DEFAULT

Публичные конструкторы

	Пуассон (Ops TF) Создает потерю Пуассона, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT .
	Пуассон (Ops tf, имя строки) Создает потерю Пуассона, используя уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT
	Пуассон (Ops TF, Сокращение сокращения ) Создает потерю Пуассона, используя getSimpleName() в качестве имени потери.
	Пуассон (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения ) Создает потерю Пуассона

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

общественный Пуассон (Ops TF)

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

Параметры

ТС	Операции TensorFlow

общедоступный Пуассон (Ops tf, имя строки)

Создает потерю Пуассона, используя уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	имя потери, если значение равно нулю, используется getSimpleName() .

общественный Пуассон (Ops TF, Reduction Reduction)

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

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
снижение	Тип уменьшения, применяемого к убытку.

общедоступный Пуассон (Ops tf, имя строки, сокращение сокращения )

Создает потерю Пуассона

Параметры

ТС	Операции TensorFlow
имя	имя потери, если значение равно нулю, используется getSimpleName() .
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