CategoricalHinge

classe pública CategoricalHinge

Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões.

Constantes herdadas

Da classe org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

Fragmento	CONTAR
Fragmento	TOTAL

Construtores Públicos

CategoricalHinge (Ops tf, nome da string, semente longa, tipo de classe <T>) Cria uma métrica CategoricalHinge

Métodos Públicos

Operando <T>

chamada ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões) Calcula a perda ponderada entre labels e predictions

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.framework.metrics.impl.MeanMetricWrapper

LossMetric <T>	getLoss () Obtém a função de perda.
Lista < Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria operações que atualizam o estado da métrica média, chamando a função de perda e passando a perda para a métrica Média para calcular a média ponderada da perda em várias iterações.

Da classe org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

Variável <T>	getCount () Obtém a variável de contagem
Classe <T>	getResultType () Obtém o tipo das variáveis
Variável <T>	getTotal () Obtém a variável total
Op	resetStates () Redefine quaisquer variáveis ​​de estado para seus valores iniciais
Operando <T>	resultado () Obtém o resultado atual da métrica
Lista < Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Atualiza as variáveis ​​métricas com base nas entradas.

Da classe org.tensorflow.framework.metrics.Metric

Operando final <T>	callOnce ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Chama o estado de atualização uma vez, seguido por uma chamada para obter o resultado
Fragmento	getName () Obtém o nome desta métrica.
longo	getSeed () Obtém o valor da semente do gerador de número aleatório
Ops	getTF () Obtém as operações do TensorFlow
Op abstrato	resetStates () Redefine quaisquer variáveis ​​de estado para seus valores iniciais
Operando abstrato <T>	resultado () Obtém o resultado atual da métrica
op final	updateState ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
op final	updateState ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
Lista < Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base em rótulos e previsões.
Lista < Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base nos valores de entrada.

Da classe java.lang.Object

boleano	igual a (objeto arg0)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar tudo ()
Fragmento	toString ()
vazio final	espera (long arg0, int arg1)
vazio final	espera (long arg0)
vazio final	espera ()

Da interface org.tensorflow.framework.metrics.impl.LossMetric

Operando abstrato <T>

chamada ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões) Calcula a perda ponderada entre labels e predictions

Construtores Públicos

public CategoricalHinge (Ops tf, String name, long seed, Class <T> type)

Cria uma métrica CategoricalHinge

Parâmetros

tf	o TensorFlow Ops
nome	o nome dessa métrica, se nulo, o nome da métrica é getSimpleName() .
semente	a semente para geração de números aleatórios. Um inicializador criado com uma determinada semente sempre produzirá o mesmo tensor aleatório para uma determinada forma e tipo de dados.
modelo	o tipo para as variáveis ​​e resultado

Métodos Públicos

pública Operando <T> chamada ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões)

Calcula a perda ponderada entre labels e predictions

Parâmetros

rótulos	os valores verdadeiros ou rótulos
previsões	as previsões

Devoluções

• a perda