SquaredHinge

общественный класс SquaredHinge

Вычисляет квадрат потери шарнира между метками и прогнозами.

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

Ожидается, что значения labels будут равны -1 или 1. Если указаны двоичные метки (0 или 1), они будут преобразованы в -1 или 1.

Автономное использование:

    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

Вызов с выборочным весом:

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

Использование типа сокращения SUM :

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

Использование типа сокращения NONE :

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

Унаследованные поля

Публичные конструкторы

SquaredHinge (Ops TF)
Создает квадратную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT
SquaredHinge (Ops TF, уменьшение уменьшения )
Создает квадратную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери.
SquaredHinge (Ops tf, имя строки, уменьшение сокращения )
Создает квадратный шарнир

Публичные методы

<T расширяет TNumber > Операнд <T>
вызов ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)
Генерирует операнд, который вычисляет потери.

Унаследованные методы

Публичные конструкторы

общественный SquaredHinge (Ops TF)

Создает квадратную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери и уменьшение потерь REDUCTION_DEFAULT

Параметры
ТС Операции TensorFlow

public SquaredHinge (Ops TF, сокращение сокращения )

Создает квадратную шарнирную потерю, используя getSimpleName() в качестве имени потери.

Параметры
ТС Операции TensorFlow
снижение Тип уменьшения, применяемого к убытку.

public SquaredHinge (Ops tf, имя строки, уменьшение сокращения )

Создает квадратный шарнир

Параметры
ТС Операции TensorFlow
имя название потери
снижение Тип уменьшения, применяемого к убытку.

Публичные методы

общедоступный вызов операнда <T> ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, прогнозы операнда <T>, операнд <T> sampleWeights)

Генерирует операнд, который вычисляет потери.

При запуске в режиме графика вычисление выдаст исключение TFInvalidArgumentException если значения меток не входят в набор [-1., 0., 1.]. В режиме Eager этот вызов вызовет IllegalArgumentException , если значения меток не входят в набор [-1., 0., 1.].

Параметры
этикетки значения истинности или метки должны быть равны -1, 0 или 1. Ожидается, что значения будут равны -1 или 1. Если указаны двоичные метки (0 или 1), они будут преобразованы в -1 или 1.
предсказания прогнозы, значения должны находиться в диапазоне [0. до 1.] включительно.
образецВес Дополнительный SampleWeights действует как коэффициент потерь. Если указан скаляр, то потери просто масштабируются по заданному значению. Если SampleWeights — это тензор размера [batch_size], то общие потери для каждой выборки пакета масштабируются соответствующим элементом вектора SampleWeights. Если форма SampleWeights равна [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть передана в эту форму), то каждый элемент потерь прогнозов масштабируется соответствующим значением SampleWeights. (Примечание к dN-1: все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось = -1.)
Возврат
  • потеря
Броски
IllegalArgumentException если прогнозы выходят за пределы диапазона [0.-1.].