tensorflow::ops::UniformCandidateSampler

#include <candidate_sampling_ops.h>

Генерирует метки для выборочного отбора кандидатов с равномерным распределением.

Summary

См. объяснения выборочного отбора кандидатов и форматов данных по адресу go/candidate-sampling.

Для каждой партии этот оператор выбирает один набор выборочных меток кандидатов.

Преимущества выборочного отбора кандидатов по партиям – простота и возможность эффективного умножения плотных матриц. Недостатком является то, что выборочные кандидаты должны выбираться независимо от контекста и истинных меток.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• true_classes: Матрица batch_size * num_true, в которой каждая строка содержит идентификаторы num_true целевых классов в соответствующей исходной метке.
• num_true: Количество истинных меток на контекст.
• num_sampled: Количество кандидатов для случайного отбора.
• unique: Если unique равно true, то мы осуществляем отбор с отклонением, так что все выбранные кандидаты в партии уникальны. Это требует некоторого приближения для оценки вероятностей отбора после отклонения.
• range_max: Генератор выборок будет генерировать целые числа из интервала [0, range_max).

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• seed: Если seed или seed2 установлены отличными от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным seed. В противном случае он инициализируется случайным seed.
• seed2: Второй seed для предотвращения столкновений seed.

Возвращаемое значение:

• Output sampled_candidates: Вектор длины num_sampled, в котором каждый элемент — идентификатор выбранного кандидата.
• Output true_expected_count: Матрица batch_size * num_true, представляющая количество раз, когда каждый кандидат ожидается в партии выбранных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.
• Output sampled_expected_count: Вектор длины num_sampled, для каждого выбранного кандидата, представляющий количество раз, когда кандидат ожидается в партии выбранных кандидатов. Если unique=true, то это вероятность.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sampled_candidates

::tensorflow::Output sampled_expected_count

::tensorflow::Output true_expected_count

Публичные функции

 UniformCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max
)

 UniformCandidateSampler(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input true_classes,
  int64 num_true,
  int64 num_sampled,
  bool unique,
  int64 range_max,
  const UniformCandidateSampler::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)