SquaredHinge

classe pública SquaredHinge

Calcula a perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões.

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

Espera-se que os valores labels sejam -1 ou 1. Se rótulos binários (0 ou 1) forem fornecidos, eles serão convertidos para -1 ou 1.

Uso autônomo:

    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

Chamando com peso amostral:

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

Usando o tipo de redução SUM :

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

Usando o tipo de redução NONE :

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

Campos Herdados

Construtores Públicos

SquaredHinge (Ops tf)
Cria uma perda de dobradiça quadrada usando getSimpleName() como o nome da perda e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT
SquaredHinge (Ops tf, redução de redução )
Cria uma perda de dobradiça quadrada usando getSimpleName() como o nome da perda
SquaredHinge (Ops tf, nome da string, redução de redução )
Cria uma dobradiça quadrada

Métodos Públicos

<T estende TNumber > Operando <T>
chamada ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de Operando <T>, Operando <T> sampleWeights)
Gera um Operando que calcula a perda.

Métodos herdados

Construtores Públicos

dobradiça quadrada pública (Ops tf)

Cria uma perda de dobradiça quadrada usando getSimpleName() como o nome da perda e uma redução de perda de REDUCTION_DEFAULT

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow

public SquaredHinge (Ops tf, redução de redução )

Cria uma perda de dobradiça quadrada usando getSimpleName() como o nome da perda

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

public SquaredHinge (Ops tf, nome da string, redução de redução )

Cria uma dobradiça quadrada

Parâmetros
TF as operações do TensorFlow
nome o nome da perda
redução Tipo de Redução a aplicar à perda.

Métodos Públicos

chamada de operando público <T> ( Operando <? estende TNumber > rótulos, previsões de operando <T>, pesos de amostra de operando <T>)

Gera um Operando que calcula a perda.

Se executado no modo Graph, o cálculo lançará TFInvalidArgumentException se os valores do rótulo não estiverem no conjunto [-1., 0., 1.]. No modo Eager, esta chamada lançará IllegalArgumentException , se os valores do rótulo não estiverem no conjunto [-1., 0., 1.].

Parâmetros
rótulos os valores verdadeiros ou rótulos devem ser -1, 0 ou 1. Espera-se que os valores sejam -1 ou 1. Se rótulos binários (0 ou 1) forem fornecidos, eles serão convertidos para -1 ou 1.
previsões as previsões, os valores devem estar no intervalo [0. para 1.] inclusive.
pesos de amostra SampleWeights opcionais atuam como um coeficiente para a perda. Se um escalar for fornecido, a perda será simplesmente dimensionada pelo valor fornecido. Se SampleWeights for um tensor de tamanho [batch_size], então a perda total de cada amostra do lote será redimensionada pelo elemento correspondente no vetor SampleWeights. Se a forma de SampleWeights for [batch_size, d0, .. dN-1] (ou puder ser transmitida para esta forma), então cada elemento de perda das previsões será dimensionado pelo valor correspondente de SampleWeights. (Nota sobre dN-1: todas as funções de perda são reduzidas em 1 dimensão, geralmente eixo=-1.)
Devoluções
  • a perda
Lança
IllegalArgumentException se as previsões estiverem fora do intervalo [0.-1.].