Metric

публичный абстрактный класс Метрика

Известные прямые подклассы Уменьшить <T расширяет TNumber > Уменьшить <T расширяет TNumber > Инкапсулирует метрики, которые выполняют операцию уменьшения значений метрики.

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 >, Mean <T расширяет TNumber >, MeanAbsoluteError <T расширяет TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T расширяет TNumber >, MeanMetricWrapper <T расширяет TNumber >, MeanSquaredError <T расширяет TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T расширяет TNumber >, Poisson <T расширяет TNumber >, SparseCategoricalC россэнтропия < 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. Среднее <T расширяет TNumber > Метрика, реализующая средневзвешенное значение WEIGHTED_MEAN 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. MeanMetricWrapper <T расширяет TNumber > Класс, который соединяет функцию потерь без сохранения состояния с метрикой Mean , используя сокращение WEIGHTED_MEAN . 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.

Базовый класс для метрик

Публичные методы

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.

Унаследованные методы

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 ()

Публичные методы

публичный окончательный операнд <T> callOnce ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights)

Вызывает состояние обновления один раз, за ​​которым следует вызов для получения результата

Параметры

ценности	входные данные, которые необходимо передать в состояние обновления, это значение не может быть нулевым
образецВес	Веса выборки, применяемые к значениям, могут быть нулевыми.

Возврат

• результат, возможно, с зависимостями управления

общедоступная строка getName ()

Получает имя этой метрики.

Возврат

• название этой метрики

публичный длинный getSeed ()

Получает начальное значение генератора случайных чисел.

Возврат

• начальное значение генератора случайных чисел

общественные операции getTF ()

Получает операции TensorFlow.

Возврат

• Операции TensorFlow

публичная абстрактная операция сброса состояний ()

Сбрасывает любые переменные состояния к их первоначальным значениям.

Возврат

• операция управления для выполнения сброса

публичный абстрактный операнд <T> результат ()

Получает текущий результат метрики

Возврат

• результат, возможно, с зависимостями управления

public Final Op updateState ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > предсказания, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights)

Создает операцию NoOp с зависимостями управления для обновления состояния метрики.

Параметры

этикетки	этикетки
предсказания	предсказания
образецВес	Веса выборки, применяемые к значениям, могут быть нулевыми.

Возврат

• Операция по обновлению состояния метрики

public Final Op updateState ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights)

Создает операцию NoOp с зависимостями управления для обновления состояния метрики.

Параметры

ценности	входные данные, которые необходимо передать в состояние обновления, это значение не может быть нулевым
образецВес	Веса выборки, применяемые к значениям, могут быть нулевыми.

Возврат

• Операция по обновлению состояния метрики

public List< Op > updateStateList ( Операнд <? расширяет метки TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > предсказания, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights)

Создает список операций для обновления состояния метрики на основе меток и прогнозов.

Это пустая реализация, которую при необходимости следует переопределить в подклассе.

Параметры

этикетки	этикетки
предсказания	предсказания
образецВес	Веса выборки, применяемые к значениям, могут быть нулевыми.

Возврат

• Список операций для обновления состояния метрики

public List< Op > updateStateList ( Операнд <? расширяет значения TNumber >, Операнд <? расширяет TNumber > sampleWeights)

Создает список операций для обновления состояния метрики на основе входных значений.

Это пустая реализация, которую при необходимости следует переопределить в подклассе.

Параметры

ценности	входные данные, которые необходимо передать в состояние обновления, это значение не может быть нулевым
образецВес	Веса выборки, применяемые к значениям, могут быть нулевыми.

Возврат

• Список операций для обновления состояния метрики