tf.contrib.losses.absolute_difference
Добавляет потерю Абсолютного Различия в процедуру обучения. (устарело)
tf.contrib.losses.absolute_difference(
predictions, labels=None, weights=1.0, scope=None
)
weights действует как коэффициент для потери. Если предоставлен скаляр, то потеря просто масштабируется на заданное значение. Если weights является тензором размера [размер_пакета], то общая потеря для каждого образца пакета масштабируется соответствующим элементом в векторе weights. Если форма weights соответствует форме predictions, то потеря каждого измеримого элемента predictions масштабируется соответствующим значением weights.
| Аргументы | |
|---|---|
predictions | Предсказанные результаты. |
labels | Тензор истинного значения выхода, с такими же размерами, как и 'predictions'. |
weights | Коэффициенты для потери: скаляр, тензор формы [размер_пакета] или тензор, форма которого соответствует predictions. |
scope | Область для операций, выполняемых при вычислении потери. |
| Возвращает | |
|---|---|
Скаляр Tensor представляющий значение потери. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма predictions не совпадает с формой labels или если форма weights некорректна. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/losses/absolute_difference
