публичный класс BinaryCrossentropy
Метрика, которая вычисляет двоичную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозируемыми метками.
Это класс метрики кроссэнтропии, который следует использовать, когда имеется только два класса меток (0 и 1).
Унаследованные константы
Публичные конструкторы
BinaryCrossentropy (Ops tf, имя строки, логическое значение fromLogits, float labelSmoothing, длинное начальное число, тип Class<T>) Создает метрику BinaryCrossentropy. |
Публичные методы
Унаследованные методы
| ЛоссМетрика <T> | получитьПотерю () Получает функцию потерь. |
| Список< Оп > | updateStateList ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, Операнд <? расширяет прогнозы TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает операции, которые обновляют состояние средней метрики, вызывая функцию потерь и передавая потери в метрику среднего для расчета средневзвешенного значения потерь за множество итераций. |
| Переменная <Т> | получитьКаунт () Получает переменную счетчика |
| Класс<T> | ПолучитьРезультатТип () Получает тип переменных |
| Переменная <Т> | получитьИтог () Получает общую переменную |
| Оп | сброс состояний () Сбрасывает любые переменные состояния к их первоначальным значениям. |
| Операнд <Т> | результат () Получает текущий результат метрики |
| Список< Оп > | updateStateList ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Обновляет переменные метрики на основе входных данных. |
| последний операнд <T> | |
| Нить | получитьИмя () Получает имя этой метрики. |
| длинный | получить семя () Получает начальное значение генератора случайных чисел. |
| Операции | получитьТФ () Получает операции TensorFlow. |
| абстрактная оп | сброс состояний () Сбрасывает любые переменные состояния к их первоначальным значениям. |
| абстрактный операнд <T> | результат () Получает текущий результат метрики |
| последняя операция | |
| последняя операция | updateState ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает операцию NoOp с зависимостями управления для обновления состояния метрики. |
| Список< Оп > | |
| Список< Оп > | updateStateList ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает список операций для обновления состояния метрики на основе входных значений. |
| логическое значение | равно (Объект arg0) |
| последний класс<?> | получитьКласс () |
| интервал | хэш-код () |
| окончательная пустота | поставить в известность () |
| окончательная пустота | уведомитьВсе () |
| Нить | нанизывать () |
| окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
| окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
| окончательная пустота | ждать () |
Публичные конструкторы
public BinaryCrossentropy (Ops tf, имя строки, логическое значение fromLogits, float labelSmoothing, длинное начальное число, тип Class<T>)
Создает метрику BinaryCrossentropy.
Параметры
| ТС | Операции TensorFlow |
|---|---|
| имя | имя этой метрики, если значение равно нулю, то имя метрики — getSimpleName() . |
| fromLogits | Следует ли интерпретировать прогнозы как тензор логит-значений, а не как распределение вероятностей. |
| labelСглаживание | значение, используемое для сглаживания меток. При значении 0 сглаживание не происходит. Когда > 0, вычислите потерю между предсказанными метками и сглаженной версией истинных меток, где сглаживание сжимает метки до 0,5. Большие значения label_smoothing соответствуют более сильному сглаживанию. |
| семя | начальное значение для генерации случайных чисел. Инициализатор, созданный с заданным начальным числом, всегда будет создавать один и тот же случайный тензор для заданной формы и типа данных. |
| тип | тип переменных и результат |