SquaredHinge

genel sınıf SquaredHinge

Etiketler ve tahminler arasındaki kare menteşe kaybını hesaplar.

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

labels değerlerinin -1 veya 1 olması beklenir. İkili (0 veya 1) etiketler sağlanırsa -1 veya 1'e dönüştürülür.

Bağımsız kullanım: 

    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

Numune ağırlığıyla arama: 

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

SUM azaltma türünü kullanma: 

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

NONE azaltma türünü kullanma: 

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

Devralınan Alanlar

Kamu İnşaatçıları

Kare Menteşe (Ops tf)
Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma'yı kullanarak Kare Menteşe Kaybı oluşturur
SquaredHinge (Ops tf, Redüksiyon azaltma)
Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak Kare Menteşe Kaybı oluşturur
SquaredHinge (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)
Kare Menteşe Oluşturur

Genel Yöntemler

<T TNumber'ı genişletir > İşlenen <T>
çağrı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnekAğırlıkları)
Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Kalıtsal Yöntemler

Kamu İnşaatçıları

genel SquaredHinge (Ops tf)

Kayıp adı olarak getSimpleName() yöntemini ve REDUCTION_DEFAULT Kayıp Azaltma'yı kullanarak Kare Menteşe Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları

public SquaredHinge (Ops tf, Azaltma azaltma)

Kayıp adı olarak getSimpleName() öğesini kullanarak Kare Menteşe Kaybı oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

public SquaredHinge (Ops tf, Dize adı, Azaltma azaltma)

Kare Menteşe Oluşturur

Parametreler
TF TensorFlow Operasyonları
isim kaybın adı
kesinti Zarara uygulanacak İndirim Türü.

Genel Yöntemler

genel İşlenen <T> çağrısı ( İşlenen <? extends TNumber > etiketleri, İşlenen <T> tahminleri, İşlenen <T> örnek Ağırlıkları)

Kaybı hesaplayan bir İşlenen üretir.

Grafik modunda çalıştırılırsa, etiket değerleri [-1., 0., 1.] kümesinde değilse hesaplama TFInvalidArgumentException oluşturacaktır. İstekli Modunda, eğer etiket değerleri [-1., 0., 1.] kümesinde değilse, bu çağrı IllegalArgumentException oluşturacaktır.

Parametreler
etiketler doğruluk değerleri veya etiketler -1, 0 veya 1 olmalıdır. Değerlerin -1 veya 1 olması beklenir. İkili (0 veya 1) etiketler sağlanırsa bunlar -1 veya 1'e dönüştürülür.
tahminler Tahminler için değerler [0.0 aralığında olmalıdır. 1'e kadar.] dahil.
örnekAğırlıklar İsteğe bağlı SampleWeights, kayıp için bir katsayı görevi görür. Bir skaler sağlanırsa, kayıp verilen değere göre ölçeklendirilir. SampleWeights, [batch_size] boyutunda bir tensör ise, o zaman grubun her numunesi için toplam kayıp, SampleWeights vektöründeki karşılık gelen öğe tarafından yeniden ölçeklendirilir. SampleWeights'ın şekli [batch_size, d0, .. dN-1] ise (veya bu şekle yayınlanabiliyorsa), o zaman tahminlerin her kayıp öğesi, karşılık gelen SampleWeights değerine göre ölçeklenir. (DN-1 ile ilgili not: tüm kayıp fonksiyonları 1 boyut azalır, genellikle eksen=-1 olur.)
İade
  • kayıp
Atar
YasadışıTartışmaİstisna tahminler [0.-1.] aralığının dışındaysa.