tf.compat.v1.losses.absolute_difference

Добавляет функцию потерь на основе абсолютной разности в процесс обучения.

tf.compat.v1.losses.absolute_difference(
    labels,
    predictions,
    weights=1.0,
    scope=None,
    loss_collection=ops.GraphKeys.LOSSES,
    reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)

weights служит коэффициентом для функции потерь. Если передано скалярное значение, функция потерь просто умножается на это значение. Если weights — это Tensor формы [batch_size], то общая функция потерь для каждого примера в пакете масштабируется соответствующим элементом вектора weights. Если форма weights совпадает с формой predictions, то функция потерь для каждого измеримого элемента predictions масштабируется соответствующим значением weights.

Аргументы
`labels`	Тензор эталонных выходных данных с теми же размерностями, что и у «predictions».
`predictions`	Предсказанные выходные данные.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`; он должен допускать широковещательное распространение до `labels` (то есть все размерности должны быть равны либо `1`, либо соответствующей размерности `losses`).
`scope`	Область видимости операций, выполняемых при вычислении функции потерь.
`loss_collection`	Коллекция, в которую будет добавлена эта функция потерь.
`reduction`	Тип редукции, применяемой к функции потерь.

Возвращает
Взвешенная функция потерь, тензор типа float `Tensor`. Если `reduction` имеет значение `NONE`, форма результата совпадает с формой `labels`; в противном случае результат является скаляром.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если форма `predictions` не совпадает с формой `labels`, форма `weights` недопустима или `labels` либо `predictions` равно None.

Совместимость с eager-режимом

Аргумент loss_collection игнорируется при выполнении в eager-режиме. Сохраните возвращаемое значение или собирайте функции потерь с помощью tf.keras.Model.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/losses/absolute_difference