| BinaryCrossentropy <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет двоичную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозируемыми метками. |
| CategoricalCrossentropy <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет категориальную потерю перекрестной энтропии между истинными метками и прогнозируемыми метками. |
| CategoricalHinge <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет категориальную метрику потерь шарнира между метками и прогнозами. |
| CosineSimilarity <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет метрику косинусного сходства между метками и прогнозами. |
| Шарнир <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет метрику потерь шарнира между метками и прогнозами. |
| KLDivergence <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет метрику потерь расхождения Кульбака-Лейблера между метками и прогнозами. |
| LogCashError <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет логарифм гиперболического косинуса метрики ошибки прогнозирования между метками и прогнозами. |
| Среднее <T расширяет TNumber > | Метрика, реализующая средневзвешенное значение WEIGHTED_MEAN |
| MeanAbsoluteError <T расширяет TNumber > | Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. |
| MeanAbsolutePercentageError <T расширяет TNumber > | Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. |
| MeanSquaredError <T расширяет TNumber > | Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. |
| MeanSquaredLogarithmicError <T расширяет TNumber > | Метрика, вычисляющая среднее значение абсолютной разницы между метками и прогнозами. |
| Метрика <T расширяет TNumber > | Базовый класс для метрик |
| Метрики | Вспомогательный класс со встроенными метрическими функциями. |
| Пуассон <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет метрику потерь Пуассона между метками и прогнозами. |
| SparseCategoricalCrossentropy <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет разреженную категориальную кросс-энтропийную потерю между истинными метками и прогнозируемыми метками. |
| SquaredHinge <T расширяет TNumber > | Метрика, которая вычисляет квадрат метрики потерь шарнира между метками и прогнозами. |
