MeanMetricWrapper

পাবলিক ক্লাস MeanMetricWrapper

পরিচিত ডাইরেক্ট সাবক্লাস BinaryCrossentropy <T TNumber প্রসারিত করে >, CategoricalCrossentropy <T TNumber প্রসারিত করে >, CategoricalHinge <T TNumber প্রসারিত করে >, Cosine Similarity <T TNumber প্রসারিত করে >, Hinge <T TNumber প্রসারিত করে >, KLDivergence <T প্রসারিত করে TNumber >, TNumber প্রসারিত করে >, TNBB প্রসারিত করে <T TNumber প্রসারিত করে >, MeanAbsolutePercentageError <T TNumber প্রসারিত করে >, MeanSquaredError <T TNumber প্রসারিত করে >, MeanSquaredLogarithmicError <T TNumber প্রসারিত করে >, Poisson <T TNumber প্রসারিত করে >, SparseCategoricalCrossentropy TNumber প্রসারিত করে > Tquared, Sumber প্রসারিত করে BinaryCrossentropy <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা সত্য লেবেল এবং পূর্বাভাসিত লেবেলের মধ্যে বাইনারি ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি গণনা করে। ক্যাটেগরিক্যাল ক্রসসেনট্রপি <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা সত্য লেবেল এবং পূর্বাভাসিত লেবেলের মধ্যে শ্রেণীগত ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি গণনা করে। CategoricalHinge <T প্রসারিত করে TNumber > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ কব্জা ক্ষতির মেট্রিক গণনা করে৷ কোসাইন সাদৃশ্য <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে কোসাইন সাদৃশ্য মেট্রিক গণনা করে৷ Hinge <T TNumber > প্রসারিত করে একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে কব্জা ক্ষতির মেট্রিক গণনা করে৷ KLDdivergence <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে Kullback-Leibler ডাইভারজেন্স লস মেট্রিক গণনা করে৷ LogCoshError <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে পূর্বাভাস ত্রুটি মেট্রিকের হাইপারবোলিক কোসাইনের লগারিদম গণনা করে। MeanAbsoluteError <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে পরম পার্থক্যের গড় গণনা করে৷ MeanAbsolutePercentageError <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে পরম পার্থক্যের গড় গণনা করে৷ MeanSquaredError <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে পরম পার্থক্যের গড় গণনা করে৷ MeanSquaredLogarithmicError <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে পরম পার্থক্যের গড় গণনা করে৷ Poisson <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে বিষ ক্ষতির মেট্রিক গণনা করে৷ SparseCategoricalCrossentropy <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা সত্য লেবেল এবং পূর্বাভাসিত লেবেলের মধ্যে বিক্ষিপ্ত শ্রেণীগত ক্রস-এনট্রপি ক্ষতি গণনা করে। SquaredHinge <T TNumber প্রসারিত করে > একটি মেট্রিক যা লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির মধ্যে বর্গক্ষেত্র কব্জা ক্ষতির মেট্রিক গণনা করে৷

একটি শ্রেণী যা WEIGHTED_MEAN এর হ্রাস ব্যবহার করে Mean মেট্রিকের সাথে একটি রাষ্ট্রহীন ক্ষতি ফাংশন সেতু করে।

ক্ষতি ফাংশন labels এবং predictions মধ্যে ক্ষতি গণনা করে তারপর অনেক পুনরাবৃত্তি বা যুগে ক্ষতির ওজনযুক্ত গড় গণনা করতে এই ক্ষতিকে Mean মেট্রিকে পাস করে

উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত ধ্রুবক

org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce ক্লাস থেকে

স্ট্রিং	COUNT
স্ট্রিং	মোট

পাবলিক পদ্ধতি

লসমেট্রিক <T>	চলে যাও () ক্ষতি ফাংশন পায়.
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > ভবিষ্যদ্বাণী, Operand <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েটস) এমন ক্রিয়াকলাপ তৈরি করে যেগুলি গড় মেট্রিকের অবস্থা আপডেট করে, ক্ষতির ফাংশনকে কল করে এবং অনেকগুলি পুনরাবৃত্তিতে ক্ষতির ওজনযুক্ত গড় গণনা করার জন্য ক্ষতিকে গড় মেট্রিকে পাস করে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce ক্লাস থেকে

পরিবর্তনশীল <T>	getCount () গণনা পরিবর্তনশীল পায়
ক্লাস<T>	getResultType () ভেরিয়েবলের জন্য টাইপ পায়
পরিবর্তনশীল <T>	টোটাল () মোট পরিবর্তনশীল পায়
অপ	রিসেট স্টেটস () যেকোনো স্টেট ভেরিয়েবলকে তাদের প্রাথমিক মানগুলিতে রিসেট করে
অপারেন্ড <T>	ফলাফল () মেট্রিকের বর্তমান ফলাফল পায়
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > মান, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েট) ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে মেট্রিক ভেরিয়েবল আপডেট করে।

org.tensorflow.framework.metrics.Metric ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত অপারেন্ড <T>	callOnce ( Operand <? extends TNumber > মান, Operand <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েট) কলগুলির অবস্থা একবার আপডেট হয়, তারপর ফলাফল পেতে একটি কল আসে৷
স্ট্রিং	getName () এই মেট্রিকের নাম পায়।
দীর্ঘ	getSeed () র্যান্ডম সংখ্যা জেনারেটর বীজ মান পায়
অপ্স	getTF () TensorFlow Ops পায়
বিমূর্ত অপ	রিসেট স্টেটস () যেকোনো স্টেট ভেরিয়েবলকে তাদের প্রাথমিক মানগুলিতে রিসেট করে
বিমূর্ত অপারেন্ড <T>	ফলাফল () মেট্রিকের বর্তমান ফলাফল পায়
চূড়ান্ত অপশন	UpdateState ( Operand <? expends TNumber > labels, Operand <? extends TNumber > predictions, Operand <? extenses TNumber > sampleWeights) মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ একটি NoOp অপারেশন তৈরি করে
চূড়ান্ত অপশন	UpdateState ( Operand <? extensions TNumber > values, Operand <? extenses TNumber > sampleWeights) মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ একটি NoOp অপারেশন তৈরি করে
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, Operand <? প্রসারিত TNumber > ভবিষ্যদ্বাণী, Operand <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েটস) লেবেল এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির উপর ভিত্তি করে মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে অপারেশনগুলির একটি তালিকা তৈরি করে৷
তালিকা< অপ >	আপডেটস্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > মান, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > স্যাম্পলওয়েট) ইনপুট মানের উপর ভিত্তি করে মেট্রিক অবস্থা আপডেট করতে অপারেশনের একটি তালিকা তৈরি করে।

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক LossMetric <T> getLoss ()

ক্ষতি ফাংশন পায়.

রিটার্নস

• ক্ষতি ফাংশন।

সর্বজনীন তালিকা< অপ > আপডেট স্টেটলিস্ট ( অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > লেবেল, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > পূর্বাভাস, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > নমুনা ওজন)

এমন ক্রিয়াকলাপ তৈরি করে যেগুলি গড় মেট্রিকের অবস্থা আপডেট করে, ক্ষতির ফাংশনকে কল করে এবং অনেকগুলি পুনরাবৃত্তিতে ক্ষতির ওজনযুক্ত গড় গণনা করার জন্য ক্ষতিকে গড় মেট্রিকে পাস করে।

পরামিতি

লেবেল	সত্য মান বা লেবেল
ভবিষ্যদ্বাণী	ভবিষ্যদ্বাণী
নমুনা ওজন	ঐচ্ছিক নমুনা ওজন ক্ষতির জন্য একটি সহগ হিসাবে কাজ করে। যদি একটি স্কেলার প্রদান করা হয়, তাহলে ক্ষতি শুধুমাত্র প্রদত্ত মান দ্বারা স্কেল করা হয়। যদি স্যাম্পলওয়েটস আকারের একটি টেনসর হয় [ব্যাচ_সাইজ], তাহলে ব্যাচের প্রতিটি নমুনার জন্য মোট ক্ষতি স্যাম্পলওয়েট ভেক্টরের সংশ্লিষ্ট উপাদান দ্বারা পুনরায় স্কেল করা হয়। যদি নমুনা ওজনের আকৃতি হয় [batch_size, d0, .. dN-1] (বা এই আকারে সম্প্রচার করা যেতে পারে), তাহলে ভবিষ্যদ্বাণীর প্রতিটি ক্ষতির উপাদান নমুনা ওজনের সংশ্লিষ্ট মান দ্বারা মাপানো হয়। (dN-1-এ দ্রষ্টব্য: সমস্ত ক্ষতি ফাংশন 1 মাত্রা দ্বারা হ্রাস পায়, সাধারণত অক্ষ =-1।)

রিটার্নস

• নিয়ন্ত্রণ ক্রিয়াকলাপের একটি তালিকা যা গড় অবস্থা ভেরিয়েবল আপডেট করে।