tf.compat.v1.metrics.mean_relative_error

Вычисляет среднюю относительную ошибку, нормируя её по заданным значениям.

tf.compat.v1.metrics.mean_relative_error(
    labels,
    predictions,
    normalizer,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

Функция mean_relative_error создаёт две локальные переменные — total и count, которые используются для вычисления средней относительной абсолютной ошибки. Это среднее взвешивается с помощью weights и в конечном итоге возвращается как mean_relative_error: идемпотентная операция, которая просто делит total на count.

Для оценки метрики на потоке данных функция создаёт операцию update_op, которая обновляет эти переменные и возвращает mean_reative_error. Внутри операция relative_errors делит абсолютную величину разности между predictions и labels на normalizer. Затем update_op увеличивает total на уменьшенную сумму произведения weights и relative_errors, а также увеличивает count на уменьшенную сумму weights.

Если weights равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса, равные 0, чтобы маскировать значения.

Аргументы
`labels`	`Tensor` той же формы, что и `predictions`.
`predictions`	`Tensor` произвольной формы.
`normalizer`	`Tensor` той же формы, что и `predictions`.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`; должен допускать широковещательную передачу к `labels` (то есть все измерения должны быть равны `1` или совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить `mean_relative_error`.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые следует добавить `update_op`.
`name`	Необязательное имя variable_scope.

Возвращает
`mean_relative_error`	`Tensor`, представляющий текущее среднее значение: значение `total`, делённое на `count`.
`update_op`	Операция, которая соответствующим образом увеличивает значения переменных `total` и `count` и возвращает значение, совпадающее с `mean_relative_error`.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если формы `predictions` и `labels` не совпадают, либо если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `predictions`, либо если `metrics_collections` или `updates_collections` не является списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включён режим eager execution.

© 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/metrics/mean_relative_error