tf.keras.metrics.LogCoshError
Вычисляет логарифм гиперболического косинуса ошибки предсказания.
Наследуется от: MeanMetricWrapper, Mean, Metric
tf.keras.metrics.LogCoshError(
name='logcosh', dtype=None
)
Формула:
error = y_pred - y_true logcosh = mean(log((exp(error) + exp(-error))/2), axis=-1)
| Аргументы | |
|---|---|
name | (Необязательно) строковое имя экземпляра метрики. |
dtype | (Необязательно) тип данных результата метрики. |
Пример:
Пример:
m = keras.metrics.LogCoshError()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]])
m.result()
0.10844523
m.reset_state()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]],
sample_weight=[1, 0])
m.result()
0.21689045Использование с compile() API:
model.compile(optimizer='sgd',
loss='mse',
metrics=[keras.metrics.LogCoshError()])
| Атрибуты | |
|---|---|
dtype | |
variables | |
Методы
add_variable
add_variable(
shape, initializer, dtype=None, aggregation='sum', name=None
)
add_weight
add_weight(
shape=(), initializer=None, dtype=None, name=None
)
from_config
@classmethod
from_config(
config
)
get_config
get_config()
Возвращает сериализуемую конфигурацию метрики.
reset_state
reset_state()
Сбрасывает все переменные состояния метрики.
Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.
result
result()
Вычисляет текущее значение метрики.
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Скалярный тензор или словарь скалярных тензоров. |
stateless_reset_state
stateless_reset_state()
stateless_result
stateless_result(
metric_variables
)
stateless_update_state
stateless_update_state(
metric_variables, *args, **kwargs
)
update_state
update_state(
y_true, y_pred, sample_weight=None
)
Накапливает статистику для метрики.
__call__
__call__(
*args, **kwargs
)
Вызывает self как функцию.
© 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/metrics/LogCoshError
