Metrics

Metryki klasy publicznej

Klasa pomocnicza z wbudowanymi funkcjami metryk.

Stałe

platforma L2_NORM_EPSILON

Konstruktorzy publiczni

Metryki ()

Metody publiczne

statyczny <T rozszerza numer T > Operand <T>
topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Argument <? rozszerza TNumber > etykiety, przewidywania Argumentu <T>, długie k)
Oblicza, jak często cele znajdują się w najwyższych przewidywaniach K.

Metody dziedziczone

wartość logiczna
równa się (Obiekt arg0)
ostatnia klasa<?>
pobierzKlasę ()
wew
hashCode ()
ostateczna pustka
powiadomić ()
ostateczna pustka
powiadom wszystkich ()
Smyczkowy
doString ()
ostateczna pustka
czekaj (długi arg0, int arg1)
ostateczna pustka
czekaj (długi arg0)
ostateczna pustka
Czekać ()

Stałe

publiczny statyczny końcowy float L2_NORM_EPSILON

Wartość stała: 1,0E-12

Konstruktorzy publiczni

Metryki publiczne ()

Metody publiczne

publiczny argument statyczny <T> topKCategoricalAccuracy (Ops tf, Operand <? Extends TNumber > etykiety, przewidywania argumentu <T>, długie k)

Oblicza, jak często cele znajdują się w najwyższych przewidywaniach K.

Samodzielne użycie:

     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]"

Parametry
tf operacji TensorFlow.
etykiety podstawowe wartości prawdy.
prognozy Wartości prognozy.
k Liczba najważniejszych elementów, na które należy zwrócić uwagę pod kątem dokładności obliczeń.
Powroty
  • Argument określający najwyższą wartość dokładności kategorycznej K.