tf.keras.losses.SquaredHinge

Вычисляет квадратичную потерю Хинджа между y_true и y_pred.

Наследуется от: Loss

tf.keras.losses.SquaredHinge(
    reduction='sum_over_batch_size', name='squared_hinge'
)

loss = square(maximum(1 - y_true * y_pred, 0))

Ожидается, что значения y_true будут равны -1 или 1. Если предоставлены бинарные метки (0 или 1), мы преобразуем их в -1 или 1.

Аргументы
`reduction`	Тип редукции, применяемый к потере. Почти во всех случаях это должно быть `"sum_over_batch_size"`. Поддерживаемые варианты: `"sum"`, `"sum_over_batch_size"` или `None`.
`name`	Необязательное имя экземпляра потери.

Методы

call(
    y_true, y_pred
)

@classmethod
from_config(
    config
)

get_config()

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызов себя 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/SquaredHinge