SquaredHinge

SquaredHinge kelas publik

Menghitung kerugian engsel kuadrat antara label dan prediksi.

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

nilai labels diharapkan -1 atau 1. Jika label biner (0 atau 1) diberikan, label tersebut akan dikonversi ke -1 atau 1.

Penggunaan mandiri: 

    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

Memanggil dengan berat sampel: 

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

Menggunakan tipe pengurangan SUM : 

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

Menggunakan tipe reduksi NONE : 

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

Bidang Warisan

Konstruktor Publik

Engsel Kuadrat (Ops tf)
Membuat Kerugian Engsel Kuadrat menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian dan Pengurangan Kerugian sebesar REDUCTION_DEFAULT
SquaredHinge (Ops tf, Pengurangan pengurangan)
Membuat Kerugian Engsel Kuadrat menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian
SquaredHinge (Ops tf, Nama string, Pengurangan pengurangan)
Membuat Engsel Kuadrat

Metode Publik

<T memperluas TNomber > Operan <T>
panggilan ( Operand <? extends TNumber > label, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights)
Menghasilkan Operan yang menghitung kerugian.

Metode Warisan

Konstruktor Publik

Engsel Kuadrat publik (Ops tf)

Membuat Kerugian Engsel Kuadrat menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian dan Pengurangan Kerugian sebesar REDUCTION_DEFAULT

Parameter
tf Operasi TensorFlow

public SquaredHinge (Ops tf, Pengurangan pengurangan)

Membuat Kerugian Engsel Kuadrat menggunakan getSimpleName() sebagai nama kerugian

Parameter
tf Operasi TensorFlow
pengurangan Jenis Pengurangan yang diterapkan pada kerugian.

public SquaredHinge (Ops tf, Nama string, Pengurangan pengurangan)

Membuat Engsel Kuadrat

Parameter
tf Operasi TensorFlow
nama nama kerugiannya
pengurangan Jenis Pengurangan yang diterapkan pada kerugian.

Metode Publik

panggilan Operand <T> publik ( label Operand <? extends TNumber >, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights)

Menghasilkan Operan yang menghitung kerugian.

Jika dijalankan dalam mode Grafik, komputasi akan memunculkan TFInvalidArgumentException jika nilai label tidak ada dalam kumpulan [-1., 0., 1.]. Dalam Mode Eager, panggilan ini akan memunculkan IllegalArgumentException , jika nilai label tidak ada dalam set [-1., 0., 1.].

Parameter
label nilai kebenaran atau label, harus berupa -1, 0, atau 1. Nilai yang diharapkan adalah -1 atau 1. Jika label biner (0 atau 1) diberikan, maka akan dikonversi ke -1 atau 1.
prediksi prediksi, nilai harus berada dalam kisaran [0. ke 1.] inklusif.
sampelBerat SampleWeights opsional bertindak sebagai koefisien kerugian. Jika skalar disediakan, maka kerugiannya hanya diskalakan dengan nilai yang diberikan. Jika SampleWeights adalah tensor dengan ukuran [batch_size], maka total kerugian untuk setiap sampel batch akan diubah skalanya dengan elemen yang sesuai dalam vektor SampleWeights. Jika bentuk SampleWeights adalah [batch_size, d0, .. dN-1] (atau dapat disiarkan ke bentuk ini), maka setiap elemen prediksi yang hilang akan diskalakan dengan nilai SampleWeights yang sesuai. (Catatan pada dN-1: semua fungsi kerugian berkurang 1 dimensi, biasanya sumbu=-1.)
Kembali
  • kerugiannya
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal jika prediksi berada di luar rentang [0.-1.].