Metrics

Metriche di classe pubblica

Classe helper con funzioni metriche integrate.

Costanti

galleggiante

L2_NORM_EPSILON

Costruttori pubblici

Metriche ()

Metodi pubblici

statico <T estende TNumero > Operando <T>

topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operando <? estende TNumber > etichette, Operando <T> previsioni, long k) Calcola la frequenza con cui gli obiettivi si trovano nelle prime K previsioni.

Metodi ereditati

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Costanti

float finale statico pubblico L2_NORM_EPSILON

Valore costante: 1.0E-12

Costruttori pubblici

Metriche pubbliche ()

Metodi pubblici

operando statico pubblico <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, operando <? estende TNumber > etichette, previsioni operando <T>, long k)

Calcola la frequenza con cui gli obiettivi si trovano nelle prime K previsioni.

Utilizzo autonomo:

     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]"
 

Parametri

tf	le operazioni TensorFlow.
etichette	i valori di verità fondamentali.
predizioni	I valori di previsione.
K	Numero di elementi principali da considerare per la precisione del calcolo.

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• l'operando per il valore di precisione categoriale Top K.