CTLossV2

classe finale pubblica CTCLossV2

Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. Calcola anche

il gradiente. Questa classe esegue l'operazione softmax per te, quindi gli input dovrebbero essere, ad esempio, proiezioni lineari degli output di un LSTM.

Classi nidificate

classe

CTLossV2.Options

Attributi facoltativi per CTCLossV2

Metodi pubblici

CTLClossV2 statico	create (ambito dell'ambito , input dell'operando <Float>, operando <Long> labelIndices, operando <Integer> labelValues, operando <Integer> sequenceLength, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione CTLClossV2.
CTLossV2.Options statico	ctcMergeRepeated (booleano ctcMergeRepeated)
Uscita <Mobile>	gradiente () Il gradiente di "perdita".
CTLossV2.Options statico	ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)
Uscita <Mobile>	perdita () Un vettore (batch) contenente le probabilità logaritmiche.
CTLossV2.Options statico	preprocessCollapseRepeated (preprocessCollapseRepeated booleano)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce l' Operation sottostante
stringa finale	accordare ()

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 ()

Metodi pubblici

creazione pubblica statica CTLClossV2 (ambito ambito , ingressi operando <Float>, operando <Long> labelIndices, operando <Integer> labelValues, operando <Integer> sequenceLength, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione CTLClossV2.

Parametri

scopo	ambito attuale
input	3-D, forma: `(max_time x batch_size x num_classes)`, i logit. L'etichetta vuota predefinita è 0 anziché num_classes - 1.
etichetteIndici	Gli indici di uno `SparseTensor `. "labels_indices(i, :) == [b, t]" significa che "labels_values(i)" memorizza l'id per "(batch b, time t)".
etichetteValori	I valori (etichette) associati al batch e all'ora specificati.
sequenzaLength	Un vettore contenente lunghezze di sequenza (batch).
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

ritorna

• una nuova istanza di CTLossV2

public static CTLClossV2.Options ctcMergeRepeated (Booleano ctcMergeRepeated)

Parametri

ctcMergeRepeated	Scalare. Se impostato su false, durante il calcolo CTC le etichette ripetute non vuote non verranno unite e verranno interpretate come etichette individuali. Questa è una versione semplificata di CTC.

gradiente di output pubblico <Float> ()

Il gradiente di "perdita". 3-D, forma: "(max_time x batch_size x num_classes)".

pubblico statico CTLClossV2.Options ignoreLongerOutputsThanInputs (booleano ignoreLongerOutputsThanInputs)

Parametri

ignoraLongerOutputsThanInputs	Scalare. Se impostato su true, durante il calcolo CTC, gli elementi che hanno sequenze di output più lunghe rispetto alle sequenze di input vengono saltati: non contribuiscono al termine di perdita e hanno gradiente zero.

perdita pubblica <Float> di uscita ()

Un vettore (batch) contenente le probabilità logaritmiche.

public static CTLClossV2.Options preprocessCollapseRepeated (preprocessCollapseRepeated booleano)

Parametri

preprocessCollapseRepeated	Scalare, se vero, le etichette ripetute vengono compresse prima del calcolo CTC.