Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.keras.losses.Tversky

Вычисляет значение потери Тверского между y_true и y_pred.

Наследуется от: Loss

tf.keras.losses.Tversky(
    alpha=0.5,
    beta=0.5,
    reduction='sum_over_batch_size',
    name='tversky'
)

Эта функция потерь взвешена коэффициентами альфа и бета, которые наказывают ложноположительные и ложноотрицательные значения.

При значениях alpha=0.5 и beta=0.5 значение потери становится эквивалентным потере Dice.

Аргументы
y_true тензор истинных целевых значений.
y_pred тензор предсказанных целевых значений.
alpha коэффициент, контролирующий частоту ложноположительных значений.
beta коэффициент, контролирующий частоту ложноотрицательных значений.
Возвращаемое значение
Значение потери Тверского.

Ссылка:

  • Salehi и др., 2017

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/Tversky

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API