Модуль: tf.compat.v1.losses

Публичный API для пространства имён tf._api.v2.losses

Классы

class Reduction: Типы редукции функции потерь.

Функции

absolute_difference(...): Добавляет функцию потерь на основе абсолютной разности в процедуру обучения.

add_loss(...): Добавляет внешне определённую функцию потерь в коллекцию функций потерь.

compute_weighted_loss(...): Вычисляет взвешенную функцию потерь.

cosine_distance(...): Добавляет функцию потерь на основе косинусного расстояния в процедуру обучения. (устаревшие аргументы)

get_losses(...): Получает список функций потерь из loss_collection.

get_regularization_loss(...): Получает общую функцию потерь регуляризации.

get_regularization_losses(...): Получает список функций потерь регуляризации.

get_total_loss(...): Возвращает тензор, значение которого представляет общую функцию потерь.

hinge_loss(...): Добавляет функцию потерь на основе шарнирной функции в процедуру обучения.

huber_loss(...): Добавляет в процедуру обучения слагаемое функции потерь Хьюбера (Huber Loss).

log_loss(...): Добавляет в процедуру обучения слагаемое логарифмической функции потерь.

mean_pairwise_squared_error(...): Добавляет функцию потерь на основе среднеквадратичной ошибки между парами в процедуру обучения.

mean_squared_error(...): Добавляет функцию потерь на основе суммы квадратов в процедуру обучения.

sigmoid_cross_entropy(...): Создаёт функцию потерь на основе перекрёстной энтропии с помощью tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits.

softmax_cross_entropy(...): Создаёт функцию потерь на основе перекрёстной энтропии с помощью tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2.

sparse_softmax_cross_entropy(...): Функция потерь на основе перекрёстной энтропии с использованием tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.