SquaredHinge

klasa publiczna SquaredHinge

Oblicza kwadratową utratę zawiasów między etykietami i przewidywaniami.

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

oczekuje się, że wartości labels będą wynosić -1 lub 1. Jeśli podano etykiety binarne (0 lub 1), zostaną one skonwertowane na -1 lub 1.

Samodzielne użycie: 

    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

Wywołanie z wagą próbki: 

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

Używanie typu redukcji SUM : 

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

Używanie typu redukcji NONE : 

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

Dziedziczone pola

Konstruktorzy publiczni

Zawias kwadratowy (Ops tf)
Tworzy kwadratową stratę zawiasu, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT
SquaredHinge (Ops tf, redukcja )
Tworzy kwadratową stratę zawiasu, używając getSimpleName() jako nazwy straty
SquaredHinge (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )
Tworzy kwadratowy zawias

Metody publiczne

<T rozszerza numer T > Operand <T>
wywołanie ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)
Generuje operand, który oblicza stratę.

Metody dziedziczone

Konstruktorzy publiczni

public SquaredHinge (Ops tf)

Tworzy kwadratową stratę zawiasu, używając getSimpleName() jako nazwy straty i redukcji straty wynoszącej REDUCTION_DEFAULT

Parametry
tf operacji TensorFlow

public SquaredHinge (Ops tf, redukcja redukcji )

Tworzy kwadratową stratę zawiasu, używając getSimpleName() jako nazwy straty

Parametry
tf operacji TensorFlow
zmniejszenie Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

public SquaredHinge (Ops tf, nazwa ciągu, redukcja redukcji )

Tworzy kwadratowy zawias

Parametry
tf operacji TensorFlow
nazwa nazwa straty
zmniejszenie Rodzaj obniżki stosowanej w przypadku straty.

Metody publiczne

publiczne wywołanie argumentu <T> ( operand <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, argumentu <T> próbkiWagi)

Generuje operand, który oblicza stratę.

Jeśli zostanie uruchomione w trybie wykresu, obliczenia zgłoszą wyjątek TFInvalidArgumentException jeśli wartości etykiet nie znajdują się w zestawie [-1., 0., 1.]. W trybie Eager to wywołanie zgłosi wyjątek IllegalArgumentException , jeśli wartości etykiet nie znajdują się w zestawie [-1., 0., 1.].

Parametry
etykiety wartości prawdy lub etykiety muszą wynosić -1, 0 lub 1. Oczekuje się, że wartości będą wynosić -1 lub 1. Jeśli podano etykiety binarne (0 lub 1), zostaną one skonwertowane na -1 lub 1.
prognozy przewidywań, wartości muszą mieścić się w zakresie [0. do 1.] włącznie.
próbkiWagi Opcjonalne próbki SampleWeights działają jako współczynnik straty. Jeśli podany jest skalar, strata jest po prostu skalowana według podanej wartości. Jeśli SampleWeights jest tensorem rozmiaru [batch_size], wówczas całkowita strata dla każdej próbki w partii jest przeskalowana przez odpowiedni element wektora SampleWeights. Jeśli kształt SampleWeights wynosi [batch_size, d0, .. dN-1] (lub może być nadawany do tego kształtu), wówczas każdy element predykcji straty jest skalowany przez odpowiednią wartość SampleWeights. (Uwaga do dN-1: wszystkie funkcje straty zmniejszają się o 1 wymiar, zwykle oś=-1.)
Powroty
  • strata
Rzuca
Wyjątek IllegalArgument jeśli przewidywania są poza zakresem [0.-1.].