Metrics

מדדי כיתה ציבורית

שיעור עוזר עם פונקציות מדדים מובנות.

קבועים

לָצוּף L2_NORM_EPSILON

בונים ציבוריים

מדדים ()

שיטות ציבוריות

סטטי <T מרחיב TNummer > Operand <T>

topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operand <? מרחיב את TNumber > תוויות, תחזיות Operand <T>, k ארוך)

מחשב באיזו תדירות מטרות נמצאות בתחזיות K המובילות.

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

קבועים

ציפה סופית סטטית ציבורית L2_NORM_EPSILON

ערך קבוע: 1.0E-12

בונים ציבוריים

מדדים ציבוריים ()

שיטות ציבוריות

Operand סטטי ציבורי <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operand <? מרחיב את התוויות של Tnumber >, תחזיות Operand <T>, k ארוך)

מחשב באיזו תדירות מטרות נמצאות בתחזיות K המובילות.

שימוש עצמאי:

     Operand<TInt32> labels = tf.constant(new int[][]
                                    { {0, 0, 1}, {0, 1, 0} });
     Operand<TFloat32> predictions = tf.constant(new float[][]
                                    { {0.1f, 0.9f, 0.8f}, {0.05f, 0.95f, 0f} });
     Operand<TFloat32> m = Metrics.topKCategoricalAccuracy(
                                    labels, predictions, 3)
     //m.shape().toString == "[2]"

פרמטרים

tf	ה- TensorFlow Ops.
תוויות	ערכי האמת הקרקעיים.
תחזיות	ערכי החיזוי.
ק	מספר האלמנטים המובילים שיש להסתכל עליהם לצורך דיוק מחשוב.

החזרות

ה-Operand עבור ערך הדיוק הקטגורי של Top K.