CategoricalCrossentropy

الطبقة العامة CategoricalCrossentropy

مقياس يحسب الخسارة الفئوية للإنتروبيا المتبادلة بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة.

هذه هي فئة قياس الانتروبيا التي سيتم استخدامها عندما تكون هناك فئات تسمية متعددة (2 أو أكثر). يجب أن يتم إعطاء التسميات كتمثيل one_hot. على سبيل المثال، عندما تكون قيم التسميات هي [2, 0, 1] ، فإن معامل التسميات يحتوي [[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]]

الثوابت الموروثة

المقاولون العامون

CategoricalCrossentropy (Ops tf، اسم السلسلة، منطقي fromLogits، تسمية عائمة، تجانس، بذرة طويلة، نوع Class<T>)
ينشئ مقياس CategoricalCrossentropy الذي يحسب مقياس Crossentropy بين التسميات والتنبؤات.
CategoricalCrossentropy (Ops tf، اسم السلسلة، منطقي fromLogits، تسمية عائمة، محور int، بذرة طويلة، نوع Class<T>)
ينشئ مقياس CategoricalCrossentropy الذي يحسب مقياس Crossentropy بين التسميات والتنبؤات.

الأساليب العامة

المعامل <T>
استدعاء ( المعامل <؟ يمتد TNumber > التسميات، المعامل <؟ يمتد TNumber > التنبؤات)
حساب الخسارة المرجحة بين labels predictions

الطرق الموروثة

المقاولون العامون

CategoricalCrossentropy العام (Ops tf، اسم السلسلة، منطقي fromLogits، تسمية عائمة، تجانس، بذرة طويلة، نوع Class<T>)

ينشئ مقياس CategoricalCrossentropy الذي يحسب مقياس Crossentropy بين التسميات والتنبؤات.

يستخدم CHANNELS_LAST لمحور القناة.

حدود
tf عمليات TensorFlow
اسم اسم هذا المقياس، إذا كان فارغًا، فإن اسم المقياس هو getSimpleName() .
fromLogits ما إذا كان سيتم تفسير التنبؤات على أنها موتر للقيم اللوغاريتمية أو على عكس التوزيع الاحتمالي.
labelSmoothing القيمة المستخدمة لتسوية التسميات، عندما > 0، يتم تنعيم قيم التسميات، مما يعني تخفيف الثقة في قيم التسميات. على سبيل المثال، labelSmoothing=0.2 يعني أننا سنستخدم قيمة 0.1 للتسمية 0 و 0.9 للتسمية 1
بذرة البذور لتوليد أرقام عشوائية. ستنتج أداة التهيئة التي تم إنشاؤها باستخدام بذرة معينة دائمًا نفس الموتر العشوائي لشكل معين ونوع بيانات معين.
يكتب نوع المتغيرات والنتيجة

CategoricalCrossentropy العام (Ops tf، اسم السلسلة، منطقي fromLogits، تسمية عائمة، محور int، بذرة طويلة، نوع Class<T>)

ينشئ مقياس CategoricalCrossentropy الذي يحسب مقياس Crossentropy بين التسميات والتنبؤات.

حدود
tf عمليات TensorFlow
اسم اسم هذا المقياس، إذا كان فارغًا، فإن اسم المقياس هو getSimpleName() .
fromLogits ما إذا كان سيتم تفسير التنبؤات على أنها موتر للقيم اللوغاريتمية بدلاً من التوزيع الاحتمالي.
labelSmoothing القيمة المستخدمة لتسوية التسميات، عندما > 0، يتم تنعيم قيم التسميات، مما يعني تخفيف الثقة في قيم التسميات. على سبيل المثال، labelSmoothing=0.2 يعني أننا سنستخدم قيمة 0.1 للتسمية 0 و 0.9 للتسمية 1
محور Int تحديد محور القنوات. axis= CHANNELS_LAST يتوافق مع تنسيق البيانات channels_last ، axis= CHANNELS_FIRST يتوافق مع تنسيق البيانات channels_first .
بذرة البذور لتوليد أرقام عشوائية. ستنتج أداة التهيئة التي تم إنشاؤها باستخدام بذرة معينة دائمًا نفس الموتر العشوائي لشكل معين ونوع بيانات معين.
يكتب نوع المتغيرات والنتيجة

الأساليب العامة

استدعاء المعامل العام <T> ( المعامل <? يمتد TNumber > التسميات، المعامل <? يمتد TNumber > التنبؤات)

حساب الخسارة المرجحة بين labels predictions

حدود
تسميات قيم الحقيقة أو التسميات
التنبؤات التوقعات
عائدات
  • خسارة