LossMetric

パブリックインターフェイスLossMetric

既知の間接サブクラス BinaryCrossentropy <T extends TNumber >、 CategoricalCrossentropy <T extends TNumber >、 CategoricalHinge <T extends TNumber >、 CosineSimilarity <T extends TNumber >、 Hinge <T extends TNumber >、 KLDiverence <T extends TNumber >、 LogCoshError <T extends TNumber >、 MeanAbsoluteError <T extends TNumber >、 MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber >、 MeanSquaredError <T extends TNumber >、 MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber >、 Poisson <T extends TNumber >、 SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber >、 SquaredHinge <T extends TNumber > BinaryCrossentropy <T extends TNumber > 真のラベルと予測されたラベル間のバイナリ クロス エントロピー損失を計算するメトリック。 CategoricalCrossentropy <T extends TNumber > 真のラベルと予測されたラベル間のカテゴリカルなクロスエントロピー損失を計算するメトリック。 CategoricalHinge <T extends TNumber > ラベルと予測の間のカテゴリカル ヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。 CosineSimilarity <T extends TNumber > ラベルと予測の間のコサイン類似性メトリックを計算するメトリック。 ヒンジ<T extends TNumber > ラベルと予測の間のヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。 KLDiverence <T extends TNumber > ラベルと予測の間のカルバック・ライブラー発散損失メトリックを計算するメトリック。 LogCoshError <T はTNumberを拡張 > ラベルと予測の間の予測誤差メトリックの双曲線余弦の対数を計算するメトリック。 MeanAbsoluteError <T extends TNumber > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 MeanSquaredError <T はTNumberを拡張 > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber > ラベルと予測の間の絶対差の平均を計算するメトリック。 ポアソン<T extends TNumber > ラベルと予測の間のポアソン損失メトリックを計算するメトリック。 SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > 真のラベルと予測されたラベルの間のスパース カテゴリカル クロス エントロピー損失を計算するメトリクス。 SquaredHinge <T extends TNumber > ラベルと予測の間の二乗ヒンジ損失メトリックを計算するメトリック。

損失関数をラップするメトリクスのインターフェイス。

パブリックメソッド

抽象オペランド<T>

call (オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<? extends TNumber > 予測) labelsとpredictionsの間の加重損失を計算します。

パブリックメソッド

public abstractオペランド<T>呼び出し(オペランド<? extends TNumber > ラベル、オペランド<? extends TNumber > 予測)

labelsとpredictionsの間の加重損失を計算します。

パラメーター

ラベル	真理値またはラベル
予測	予測

戻り値

• 損失