tf.compat.v1.metrics.true_negatives

Суммирует веса истинных отрицательных значений.

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

Если weights равен None, веса по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.

Аргументы
`labels`	Значения фактических результатов, a `Tensor`, размерность которого должна совпадать с `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Предсказанные значения, a `Tensor` произвольной размерности. Будет приведено к типу `bool`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим для трансляции с `labels` (то есть все размерности должны быть либо `1`, либо такими же, как соответствующие размерности `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые нужно добавить переменную значения метрики.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые нужно добавить операции обновления метрики.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемые значения
`value_tensor`	A `Tensor`, представляющий текущее значение метрики.
`update_op`	Операция, которая накапливает ошибку из набора данных.

Исключения
`ValueError`	Если `predictions` и `labels` имеют несовпадающие формы, или если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с формой `predictions`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если выполняется жадное исполнение.

© 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/true_negatives