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
| Операнд <Т> |
Унаследованные методы
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 |