Модуль: tf.contrib.losses

Операции для построения потерь нейронных сетей.

См. Потери Contrib.

Модули

metric_learning модуль: Операции для построения потерь нейронных сетей.

Функции

absolute_difference(...): Добавляет потерю Абсолютного Различия в процедуру обучения. (устарело)

add_loss(...): Добавляет внешне определённую потерю в коллекцию потерь. (устарело)

compute_weighted_loss(...): Вычисляет взвешенную потерю. (устарело)

cosine_distance(...): Добавляет потерю косинусного расстояния в процедуру обучения. (устаревшие аргументы) (устарело)

get_losses(...): Получает список потерь из коллекции потерь. (устарело)

get_regularization_losses(...): Получает потери регуляризации. (устарело)

get_total_loss(...): Возвращает тензор, значение которого представляет общую потерю. (устарело)

hinge_loss(...): Метод, возвращающий тензор потерь для потери типа «защёлка». (устарело)

log_loss(...): Добавляет член потери Логарифма в процедуру обучения. (устарело)

mean_pairwise_squared_error(...): Добавляет потерю парных квадратов ошибок в процедуру обучения. (устарело)

mean_squared_error(...): Добавляет потерю Суммы Квадратов в процедуру обучения. (устарело)

sigmoid_cross_entropy(...): Создаёт потерю кросс-энтропии с использованием tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits. (устарело)

softmax_cross_entropy(...): Создаёт потерю кросс-энтропии с использованием tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. (устарело)

sparse_softmax_cross_entropy(...): Потеря кросс-энтропии с использованием tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits. (устарело)