Metrics

Metrik kelas publik

Kelas pembantu dengan fungsi metrik bawaan.

Konstanta

mengambang

L2_NORM_EPSILON

Konstruktor Publik

Metrik ()

Metode Publik

statis <T memperluas TNomber > Operan <T>

topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operand <? extends TNumber > label, prediksi Operand <T>, k panjang) Menghitung seberapa sering target berada dalam prediksi K teratas.

Metode Warisan

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	beri tahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Konstanta

float akhir statis publik L2_NORM_EPSILON

Nilai Konstan: 1.0E-12

Konstruktor Publik

Metrik publik ()

Metode Publik

Public static Operand <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operand <? extends TNumber > label, prediksi Operand <T>, k panjang)

Menghitung seberapa sering target berada dalam prediksi K teratas.

Penggunaan mandiri:

     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]"
 

Parameter

tf	Operasi TensorFlow.
label	nilai-nilai kebenaran dasar.
prediksi	Nilai prediksi.
k	Jumlah elemen teratas yang harus diperhatikan untuk akurasi komputasi.

Kembali

• Operan untuk nilai akurasi kategori Top K.