लेबल और पूर्वानुमानों के बीच वर्गाकार हिंज हानि की गणना करता है।
loss = square(maximum(1 - labels * predictions, 0))
labels मान -1 या 1 होने की उम्मीद है। यदि बाइनरी (0 या 1) लेबल प्रदान किए जाते हैं, तो उन्हें -1 या 1 में बदल दिया जाएगा।
स्टैंडअलोन उपयोग:
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
नमूना वजन के साथ कॉलिंग:
Operand<TFloat32> sampleWeight = tf.constant(new float[] {1.f, 0.f});
Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions,
sampleWeight);
// produces 0.73f
SUM कटौती प्रकार का उपयोग करना:
SquaredHinge squaredHinge = new SquaredHinge(tf, Reduction.SUM);
Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions);
// produces 3.72f
NONE कमी प्रकार का उपयोग करना:
SquaredHinge squaredHinge = new SquaredHinge(tf, Reduction.NONE);
Operand<TFloat32> result = squaredHinge.call(labels, predictions);
// produces [1.46f, 2.26f]
विरासत में मिले क्षेत्र
सार्वजनिक निर्माता
स्क्वेयर्डहिंज (ऑप्स टीएफ) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक वर्गाकार हिंज हानि बनाता है और REDUCTION_DEFAULT की हानि में कमी करता है | |
स्क्वेयर्डहिंज (ऑप्स टीएफ, रिडक्शन रिडक्शन) हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक वर्गाकार हिंज हानि बनाता है | |
सार्वजनिक तरीके
| <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक निर्माता
सार्वजनिक स्क्वेयर्डहिंज (ऑप्स टीएफ)
हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक वर्गाकार हिंज हानि बनाता है और REDUCTION_DEFAULT की हानि में कमी करता है
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|
सार्वजनिक स्क्वायरहिंज (ऑप्स टीएफ, कटौती में कमी)
हानि नाम के रूप में getSimpleName() का उपयोग करके एक वर्गाकार हिंज हानि बनाता है
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| कमी | हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार. |
सार्वजनिक स्क्वायरहिंज (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग नाम, कटौती में कमी)
एक चौकोर काज बनाता है
पैरामीटर
| tf | टेंसरफ़्लो ऑप्स |
|---|---|
| नाम | हानि का नाम |
| कमी | हानि पर लागू होने वाली कटौती का प्रकार. |
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक ऑपरेंड <T> कॉल ( ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > लेबल, ऑपरेंड <T> पूर्वानुमान, ऑपरेंड <T> नमूना वजन)
एक ऑपरेंड उत्पन्न करता है जो नुकसान की गणना करता है।
यदि ग्राफ़ मोड में चलाया जाता है, तो गणना TFInvalidArgumentException फेंक देगी यदि लेबल मान सेट [-1., 0., 1.] में नहीं हैं। उत्सुक मोड में, यदि लेबल मान सेट [-1., 0., 1.] में नहीं हैं, तो यह कॉल IllegalArgumentException फेंक देगा।
पैरामीटर
| लेबल | सत्य मान या लेबल या तो -1, 0, या 1 होने चाहिए। मान -1 या 1 होने की उम्मीद है। यदि बाइनरी (0 या 1) लेबल प्रदान किए गए हैं तो उन्हें -1 या 1 में परिवर्तित कर दिया जाएगा। |
|---|---|
| भविष्यवाणियों | पूर्वानुमान, मान सीमा में होने चाहिए [0. से 1.] समावेशी। |
| नमूनावजन | वैकल्पिक नमूना वज़न हानि के लिए गुणांक के रूप में कार्य करता है। यदि एक अदिश राशि प्रदान की जाती है, तो हानि को केवल दिए गए मान से मापा जाता है। यदि सैंपलवेट्स आकार का एक टेंसर है [बैच_आकार], तो बैच के प्रत्येक नमूने के लिए कुल नुकसान सैंपलवेट्स वेक्टर में संबंधित तत्व द्वारा पुन: स्केल किया जाता है। यदि सैंपलवेट्स का आकार [बैच_साइज, डी0, .. डीएन-1] है (या इस आकार में प्रसारित किया जा सकता है), तो भविष्यवाणियों के प्रत्येक हानि तत्व को सैंपलवेट्स के संबंधित मूल्य द्वारा स्केल किया जाता है। (डीएन-1 पर ध्यान दें: सभी हानि फ़ंक्शन 1 आयाम से कम हो जाते हैं, आमतौर पर अक्ष=-1।) |
रिटर्न
- हानि
फेंकता
| IllegalArgumentException | यदि भविष्यवाणियाँ सीमा से बाहर हैं [0.-1.]। |
|---|