tf.compat.v1.losses.huber_loss

Добавляет слагаемое функции потерь Хьюбера в процесс обучения.

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

Для каждого значения x в error=labels-predictions вычисляется следующее:

0.5 * x^2                  if |x| <= d
0.5 * d^2 + d * (|x| - d)  if |x| > d

где d — delta.

weights служит коэффициентом для функции потерь. Если задано скалярное значение, функция потерь просто масштабируется на это значение. Если weights — тензор размера [batch_size], общая функция потерь для каждого примера в пакете масштабируется соответствующим элементом в векторе weights. Если форма weights совпадает с формой predictions, функция потерь для каждого измеряемого элемента predictions масштабируется соответствующим значением weights.

Аргументы
`labels`	Тензор истинных выходных значений с теми же размерами, что и у 'predictions'.
`predictions`	Предсказанные выходные значения.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`; его можно транслировать к `labels` (то есть все размеры должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим размером `losses`).
`delta`	`float` — точка, в которой функция потерь Хьюбера переключается с квадратичной на линейную.
`scope`	Область видимости операций, выполняемых при вычислении функции потерь.
`loss_collection`	Коллекция, в которую будет добавлена функция потерь.
`reduction`	Тип редукции, применяемой к функции потерь.

Возвращает
Взвешенная функция потерь типа float `Tensor`. Если `reduction` равен `NONE`, результат имеет ту же форму, что и `labels`; в противном случае это скаляр.

Вызывает исключение
`ValueError`	Если форма `predictions` не совпадает с формой `labels` или форма `weights` недопустима. Также если `labels` или `predictions` равен 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/huber_loss