tf.keras.losses.Huber

Вычисляет потерю Хубера между y_true и y_pred.

Наследуется от: Loss

tf.keras.losses.Huber(
    delta=1.0,
    reduction='sum_over_batch_size',
    name='huber_loss'
)

Используется в блокнотах

Используется в учебных пособиях
Игра в CartPole с методом Актер-Критик Параметризованные квантовые схемы для обучения с подкреплением

Формула:

for x in error:
    if abs(x) <= delta:
        loss.append(0.5 * x^2)
    elif abs(x) > delta:
        loss.append(delta * abs(x) - 0.5 * delta^2)

loss = mean(loss, axis=-1)

См.: Потеря Хубера.

Аргументы
`delta`	Вещественное число, точка, в которой функция потерь Хубера меняет свой вид с квадратичного на линейный.
`reduction`	Тип редукции, применяемой к потерям. Доступны варианты `"sum"`, `"sum_over_batch_size"` или `None`. По умолчанию `"sum_over_batch_size"`.
`name`	Необязательное имя экземпляра.

Методы

`call`

Просмотреть исходный код

call(
    y_true, y_pred
)

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

`call`

Просмотреть исходный код

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызов self как функции.

© 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/Huber