lớp công khai Phân loạiCrossentropy
Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo phân loại giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán.
Đây là lớp số liệu chéo entropy được sử dụng khi có nhiều lớp nhãn (2 hoặc nhiều hơn). Các nhãn phải được cung cấp dưới dạng đại diện one_hot. ví dụ: Khi giá trị nhãn là [2, 0, 1] , Toán hạng nhãn chứa = [[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0]]
Hằng số kế thừa
Nhà xây dựng công cộng
CategoricalCrossentropy (Ops tf, Tên chuỗi, boolean fromLogits, float labelSmoothing, longseed, Class<T> type) Tạo số liệu CategoricalCrossentropy để tính toán số liệu entropy chéo giữa nhãn và dự đoán. | |
Phân loạiCrossentropy (Ops tf, Tên chuỗi, boolean fromLogits, nhãn floatLàm mịn, trục int, hạt dài, loại Class<T>) Tạo số liệu CategoricalCrossentropy để tính toán số liệu entropy chéo giữa nhãn và dự đoán. |
Phương pháp công cộng
| Toán hạng <T> |
Phương pháp kế thừa
Nhà xây dựng công cộng
public CategoricalCrossentropy (Ops tf, Tên chuỗi, boolean fromLogits, nhãn floatLàm mịn, hạt dài, loại Class<T>)
Tạo số liệu CategoricalCrossentropy để tính toán số liệu entropy chéo giữa nhãn và dự đoán.
Sử dụng CHANNELS_LAST cho trục kênh.
Thông số
| tf | hoạt động của TensorFlow |
|---|---|
| tên | tên của số liệu này, nếu null thì tên số liệu là getSimpleName() . |
| từNhật ký | Có nên diễn giải các dự đoán dưới dạng tenxơ của các giá trị logit hay không đối lập với phân bố xác suất. |
| nhãnLàm mịn | giá trị được sử dụng để làm mịn các nhãn. Khi > 0, các giá trị nhãn được làm mịn, nghĩa là độ tin cậy trên các giá trị nhãn được giảm bớt. ví dụ: labelSmoothing=0.2 có nghĩa là chúng tôi sẽ sử dụng giá trị 0.1 cho nhãn 0 và 0.9 cho nhãn 1 |
| hạt giống | hạt giống cho việc tạo số ngẫu nhiên. Trình khởi tạo được tạo bằng một hạt giống nhất định sẽ luôn tạo ra cùng một tenxơ ngẫu nhiên giống nhau cho hình dạng và kiểu dữ liệu nhất định. |
| kiểu | loại cho các biến và kết quả |
public CategoricalCrossentropy (Ops tf, Tên chuỗi, boolean fromLogits, float labelSmoothing, int axis, longseed, Class<T> type)
Tạo số liệu CategoricalCrossentropy để tính toán số liệu entropy chéo giữa nhãn và dự đoán.
Thông số
| tf | hoạt động của TensorFlow |
|---|---|
| tên | tên của số liệu này, nếu null thì tên số liệu là getSimpleName() . |
| từNhật ký | Có diễn giải các dự đoán dưới dạng tenxơ của các giá trị logit thay vì phân bố xác suất hay không. |
| nhãnLàm mịn | giá trị được sử dụng để làm mịn các nhãn. Khi > 0, các giá trị nhãn được làm mịn, nghĩa là độ tin cậy trên các giá trị nhãn được giảm bớt. ví dụ: labelSmoothing=0.2 có nghĩa là chúng tôi sẽ sử dụng giá trị 0.1 cho nhãn 0 và 0.9 cho nhãn 1 |
| trục | Int chỉ định trục kênh. axis= tương ứng với định dạng dữ channels_last và axis= tương ứng với định dạng dữ channels_first . |
| hạt giống | hạt giống cho việc tạo số ngẫu nhiên. Trình khởi tạo được tạo bằng một hạt giống nhất định sẽ luôn tạo ra cùng một tenxơ ngẫu nhiên giống nhau cho hình dạng và kiểu dữ liệu nhất định. |
| kiểu | loại cho các biến và kết quả |