Metric

パブリック抽象クラスメトリック

既知の直接サブクラス Reduce <T extends TNumber > Reduce <T extends TNumber > メトリック値に対して削減操作を実行するメトリックをカプセル化します。

既知の間接サブクラス BinaryCrossentropy <T extends TNumber >、 CategoricalCrossentropy <T extends TNumber >、 CategoricalHinge <T extends TNumber >、 CosineSimilarity <T extends TNumber >、 Hinge <T extends TNumber >、 KLDiverence <T extends TNumber >、 LogCoshError <T extends TNumber >、 Mean <T extends TNumber >、 MeanAbsoluteError <T extends TNumber >、 MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber >、 MeanMetricWrapper <T extends TNumber >、 MeanSquaredError <T extends TNumber >、 MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber >、 Poisson <T extends TNumber >、 SparseCategoricalCrossentropy < T extends TNumber >、 SquaredHinge <T extends TNumber > BinaryCrossentropy <T extends TNumber > 真のラベルと予測されたラベル間のバイナリ クロス エントロピー損失を計算するメトリック。 CategoricalCrossentropy <T extends TNumber > 真のラベルと予測されたラベル間のカテゴリカルなクロスエントロピー損失を計算するメトリック。 CategoricalHinge <T extends TNumber > ラベルと予測の間のカテゴリカル ヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。 CosineSimilarity <T extends TNumber > ラベルと予測の間のコサイン類似性メトリックを計算するメトリック。 ヒンジ<T extends TNumber > ラベルと予測の間のヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。 KLDiverence <T extends TNumber > ラベルと予測の間のカルバック・ライブラー発散損失メトリックを計算するメトリック。 LogCoshError <T はTNumberを拡張 > ラベルと予測の間の予測誤差メトリックの双曲線余弦の対数を計算するメトリック。 平均<T extends TNumber > 加重平均WEIGHTED_MEANを実装するメトリクス MeanAbsoluteError <T extends TNumber > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 MeanMetricWrapper <T extends TNumber > WEIGHTED_MEANの削減を使用して、ステートレス損失関数とMeanメトリックをブリッジするクラス。 MeanSquaredError <T はTNumberを拡張 > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 ポアソン<T extends TNumber > ラベルと予測の間のポアソン損失メトリックを計算するメトリック。 SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > 真のラベルと予測ラベル間のスパース カテゴリ クロス エントロピー損失を計算するメトリクス。 SquaredHinge <T extends TNumber > ラベルと予測の間の二乗ヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。

メトリクスの基本クラス

パブリックメソッド

最終オペランド<T>	callOnce (オペランド<? extends TNumber > 値、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights) update state を 1 回呼び出してから、結果を取得する呼び出しを行います。
弦	getName () このメトリクスの名前を取得します。
長さ	getシード() 乱数生成器のシード値を取得します
作戦	getTF () TensorFlow Ops を取得します
抽象的なオプ	リセット状態() 状態変数を初期値にリセットします。
抽象オペランド<T>	結果（） メトリクスの現在の結果を取得します
最終作戦	updateState (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<? extends TNumber > 予測、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights) 制御の依存関係を含む NoOp オペレーションを作成し、メトリクスの状態を更新します
最終作戦	updateState (オペランド<? extends TNumber > 値、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights) 制御の依存関係を含む NoOp オペレーションを作成し、メトリクスの状態を更新します
リスト<操作>	updateStateList (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<? extends TNumber > 予測、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights) ラベルと予測に基づいてメトリクスの状態を更新するための操作のリストを作成します。
リスト<操作>	updateStateList (オペランド<? extends TNumber > 値、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights) 入力値に基づいてメトリクスの状態を更新するための操作のリストを作成します。

継承されたメソッド

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

パブリックメソッド

public Finalオペランド<T> callOnce (オペランド<? extends TNumber > 値、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights)

update state を 1 回呼び出してから、結果を取得する呼び出しを行います。

パラメーター

価値観	更新状態に渡される入力。これは null であってはなりません
サンプルの重み	値に適用されるサンプルの重みは null の場合があります。

戻り値

• 結果 (おそらくコントロールの依存関係を含む)

public String getName ()

このメトリクスの名前を取得します。

戻り値

• このメトリクスの名前

パブリックロングgetSeed ()

乱数生成器のシード値を取得します

戻り値

• 乱数生成器のシード値

パブリックオペレーションgetTF ()

TensorFlow Ops を取得します

戻り値

• TensorFlow オペレーション

パブリックabstractOpresetStates ( )

状態変数を初期値にリセットします。

戻り値

• リセットを行うための制御動作

public abstractオペランド<T> result ()

メトリクスの現在の結果を取得します

戻り値

• 結果 (おそらくコントロールの依存関係を含む)

public Final Op updateState (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<? extends TNumber > 予測、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights)

制御の依存関係を含む NoOp オペレーションを作成し、メトリクスの状態を更新します

パラメーター

ラベル	ラベル
予測	予測
サンプルの重み	値に適用されるサンプルの重みは null の場合があります。

戻り値

• メトリクスの状態を更新する操作

public Final Op updateState (オペランド<? extends TNumber > 値、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights)

制御の依存関係を含む NoOp オペレーションを作成し、メトリクスの状態を更新します

パラメーター

価値観	更新状態に渡される入力。これは null であってはなりません
サンプルの重み	値に適用されるサンプルの重みは null の場合があります。

戻り値

• メトリクスの状態を更新する操作

public List< Op > updateStateList (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<? extends TNumber > 予測、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights)

ラベルと予測に基づいてメトリクスの状態を更新するための操作のリストを作成します。

これは空の実装であり、必要に応じてサブクラスでオーバーライドする必要があります。

パラメーター

ラベル	ラベル
予測	予測
サンプルの重み	値に適用されるサンプルの重みは null の場合があります。

戻り値

• メトリクスの状態を更新するための操作のリスト

public List< Op > updateStateList (オペランド<? extends TNumber > 値、オペランド<? extends TNumber > sampleWeights)

入力値に基づいてメトリクスの状態を更新するための操作のリストを作成します。

これは空の実装であり、必要に応じてサブクラスでオーバーライドする必要があります。

パラメーター

価値観	更新状態に渡される入力。これは null であってはなりません
サンプルの重み	値に適用されるサンプルの重みは null の場合があります。

戻り値

• メトリクスの状態を更新するための操作のリスト