SquaredHinge

الطبقة العامة SquaredHinge

يحسب خسارة المفصلة التربيعية بين التسميات والتنبؤات.

loss = square(maximum(1 - labels * predictions, 0))

من المتوقع أن تكون قيم labels -1 أو 1. إذا تم توفير تسميات ثنائية (0 أو 1)، فسيتم تحويلها إلى -1 أو 1.

الاستخدام المستقل:

    Operand<TFloat32> labels =
        tf.constant(new float[][] { {0., 1.}, {0., 0.} });
    Operand<TFloat32> predictions =
        tf.constant(new float[][] { {0.6f, 0.4f}, {0.4f, 0.6f} });
    SquaredHinge squaredHinge = new SquaredHinge(tf);
    Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions);
    // produces 1.86f

الاتصال مع وزن العينة:

    Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
    Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions,
                                                  sampleWeight);
    // produces 0.73f

باستخدام نوع التخفيض SUM :

    SquaredHinge squaredHinge = new SquaredHinge(tf, Reduction.SUM);
    Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions);
    // produces 3.72f

باستخدام نوع التخفيض NONE :

    SquaredHinge squaredHinge = new SquaredHinge(tf, Reduction.NONE);
    Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions);
    // produces [1.46f, 2.26f]

الحقول الموروثة

المقاولون العامون

SquaredHinge (Ops tf)
إنشاء خسارة مفصلية مربعة باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بقيمة REDUCTION_DEFAULT
SquaredHinge (Ops tf، تقليل التخفيض )
ينشئ خسارة مفصلية مربعة باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة
SquaredHinge (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )
يخلق المفصلة التربيعية

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

المقاولون العامون

SquaredHinge العامة (Ops tf)

إنشاء خسارة مفصلية مربعة باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة وتقليل الخسارة بقيمة REDUCTION_DEFAULT

حدود
tf عمليات TensorFlow

SquaredHinge العامة (Ops tf، تقليل التخفيض )

ينشئ خسارة مفصلية مربعة باستخدام getSimpleName() كاسم للخسارة

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

SquaredHinge العامة (Ops tf، اسم السلسلة، تقليل التخفيض )

يخلق المفصلة التربيعية

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.

إذا تم تشغيله في وضع الرسم البياني، فسوف يؤدي الحساب إلى طرح TFInvalidArgumentException إذا لم تكن قيم التسمية في المجموعة [-1., 0., 1.]. في وضع Eager، سيؤدي هذا الاستدعاء إلى طرح IllegalArgumentException ، إذا لم تكن قيم التسمية موجودة في المجموعة [-1., 0., 1.].

حدود
التسميات يجب أن تكون قيم الحقيقة أو التسميات إما -1 أو 0 أو 1. ومن المتوقع أن تكون القيم -1 أو 1. إذا تم توفير التسميات الثنائية (0 أو 1) فسيتم تحويلها إلى -1 أو 1.
التنبؤات التوقعات، يجب أن تكون القيم في النطاق [0. إلى 1.] شاملا.
SampleWeights تعمل SampleWeights 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 إجمالي الخسارة 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: يتم تقليل جميع وظائف الخسارة بمقدار بُعد واحد، وعادة ما يكون المحور=-1.)
المرتجعات
  • الخسارة
رميات
IllegalArgumentException إذا كانت التوقعات خارج النطاق [0.-1.].