Модуль: tf.compat.v2.keras.losses

Встроенные функции потерь.

Классы

class BinaryCrossentropy: Вычисляет потерю кросс-энтропии между истинными метками и предсказанными метками.

class CategoricalCrossentropy: Вычисляет потерю кросс-энтропии между метками и прогнозами.

class CategoricalHinge: Вычисляет потерю категориального шарнира между y_true и y_pred.

class CosineSimilarity: Вычисляет косинусное сходство между y_true и y_pred.

class Hinge: Вычисляет потерю шарнира между y_true и y_pred.

class Huber: Вычисляет потерю Хабера между y_true и y_pred.

class KLDivergence: Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred.

class LogCosh: Вычисляет логарифм гиперболического косинуса ошибки прогноза.

class Loss: Базовый класс потерь.

class MeanAbsoluteError: Вычисляет среднее абсолютное отклонение между метками и прогнозами.

class MeanAbsolutePercentageError: Вычисляет среднюю абсолютную процентную ошибку между y_true и y_pred.

class MeanSquaredError: Вычисляет среднее значение квадратов ошибок между метками и прогнозами.

class MeanSquaredLogarithmicError: Вычисляет среднеквадратическую логарифмическую ошибку между y_true и y_pred.

class Poisson: Вычисляет потерю Пуассона между y_true и y_pred.

class Reduction: Типы сведения потерь.

class SparseCategoricalCrossentropy: Вычисляет потерю кросс-энтропии между метками и прогнозами.

class SquaredHinge: Вычисляет квадратную потерю шарнира между y_true и y_pred.

Функции

KLD(...): Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred.

MAE(...)

MAPE(...)

MSE(...)

MSLE(...)

binary_crossentropy(...)

categorical_crossentropy(...): Вычисляет потерю категорической кросс-энтропии.

categorical_hinge(...): Вычисляет потерю категориального шарнира между y_true и y_pred.

cosine_similarity(...): Вычисляет косинусное сходство между метками и прогнозами.

deserialize(...)

get(...)

hinge(...): Вычисляет потерю шарнира между y_true и y_pred.

kld(...): Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred.

kullback_leibler_divergence(...): Вычисляет потерю расхождения Кульбака-Лейблера между y_true и y_pred.

logcosh(...): Логарифм гиперболического косинуса ошибки прогноза.

mae(...)

mape(...)

mean_absolute_error(...)

mean_absolute_percentage_error(...)

mean_squared_error(...)

mean_squared_logarithmic_error(...)

mse(...)

msle(...)

poisson(...): Вычисляет потерю Пуассона между y_true и y_pred.

serialize(...)

sparse_categorical_crossentropy(...)

squared_hinge(...): Вычисляет квадратную потерю шарнира между y_true и y_pred.