tf.keras.losses.categorical_hinge

Вычисляет категориальную функцию потерь hinge между y_true и y_pred.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.metrics.categorical_hinge

tf.keras.losses.categorical_hinge(
    y_true, y_pred
)

Формула:

loss = maximum(neg - pos + 1, 0)

где neg=maximum((1-y_true)*y_pred) и pos=sum(y_true*y_pred)

Аргументы
`y_true`	Эталонные значения. Ожидается, что значения `y_true` будут иметь тип `{-1, +1}` или `{0, 1}` (т. е. тензор с one-hot-кодированием) и форму = `[batch_size, d0, .. dN]`.
`y_pred`	Предсказанные значения с формой = `[batch_size, d0, .. dN]`.

Возвращает
Значения категориальной функции потерь hinge с формой = `[batch_size, d0, .. dN-1]`.

Пример:

y_true = np.random.randint(0, 3, size=(2,))
y_true = np.eye(np.max(y_true) + 1)[y_true]
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = keras.losses.categorical_hinge(y_true, y_pred)

© 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/keras/losses/categorical_hinge