Mean

общественный класс Среднее

Известные прямые подклассы MeanMetricWrapper <T расширяет TNumber > MeanMetricWrapper <T расширяет TNumber > Класс, который соединяет функцию потерь без сохранения состояния с метрикой Mean , используя сокращение WEIGHTED_MEAN .

Известные косвенные подклассы BinaryCrossentropy <T расширяет TNumber >, CategoricalCrossentropy <T расширяет TNumber >, CategoricalHinge <T расширяет TNumber >, CosineSimilarity <T расширяет TNumber >, Hinge <T расширяет TNumber >, KLDivergence <T расширяет TNumber >, LogCoshError <T расширяет TNumber >, MeanAbsoluteError <T расширяет TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T расширяет TNumber >, MeanSquaredError <T расширяет TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T расширяет TNumber >, Пуассон <T расширяет TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T расширяет TNumber >, SquaredHinge <T расширяет TNumber > BinaryCrossentropy <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет двоичную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозируемыми метками. CategoricalCrossentropy <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет категориальную потерю перекрестной энтропии между истинными метками и прогнозируемыми метками. CategoricalHinge <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет категориальную метрику потерь шарнира между метками и прогнозами. CosineSimilarity <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет метрику косинусного сходства между метками и прогнозами. Шарнир <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет метрику потерь шарнира между метками и прогнозами. KLDivergence <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет метрику потерь расхождения Кульбака-Лейблера между метками и прогнозами. LogCashError <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет логарифм гиперболического косинуса метрики ошибки прогнозирования между метками и прогнозами. MeanAbsoluteError <T расширяет TNumber > Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. MeanAbsolutePercentageError <T расширяет TNumber > Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. MeanSquaredError <T расширяет TNumber > Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. MeanSquaredLogarithmicError <T расширяет TNumber > Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. Пуассон <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет метрику потерь Пуассона между метками и прогнозами. SparseCategoricalCrossentropy <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет разреженную категориальную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозируемыми метками. SquaredHinge <T расширяет TNumber > Метрика, которая вычисляет квадрат метрики потерь шарнира между метками и прогнозами.

Метрика, реализующая средневзвешенное значение WEIGHTED_MEAN

Унаследованные константы

Из класса org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

Нить	СЧИТАТЬ
Нить	ОБЩИЙ

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

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.

Из класса org.tensorflow.framework.metrics.Metric

последний операнд <T>	callOnce ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Вызывает состояние обновления один раз, за ​​которым следует вызов для получения результата
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	updateState ( Операнд <? расширяет TNumber > метки, Операнд <? расширяет TNumber > предсказания, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает операцию NoOp с зависимостями управления для обновления состояния метрики.
последняя операция	updateState ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает операцию NoOp с зависимостями управления для обновления состояния метрики.
Список< Оп >	updateStateList ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, Операнд <? расширяет прогнозы TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает список операций для обновления состояния метрики на основе меток и прогнозов.
Список< Оп >	updateStateList ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights) Создает список операций для обновления состояния метрики на основе входных значений.

Из класса java.lang.Object

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 ()