tf.keras.losses.CosineSimilarity

Вычисляет косинусное сходство между y_true и y_pred.

tf.keras.losses.CosineSimilarity(
    axis=-1, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='cosine_similarity'
)

Использование:

cosine_loss = tf.keras.losses.CosineSimilarity(axis=1)
loss = cosine_loss([[0., 1.], [1., 1.]], [[1., 0.], [1., 1.]])
# l2_norm(y_true) = [[0., 1.], [1./1.414], 1./1.414]]]
# l2_norm(y_pred) = [[1., 0.], [1./1.414], 1./1.414]]]
# l2_norm(y_true) . l2_norm(y_pred) = [[0., 0.], [0.5, 0.5]]
# loss = mean(sum(l2_norm(y_true) . l2_norm(y_pred), axis=1))
       = ((0. + 0.) +  (0.5 + 0.5)) / 2

print('Loss: ', loss.numpy())  # Loss: 0.5

Использование с API compile:

model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.compile('sgd', loss=tf.keras.losses.CosineSimilarity(axis=1))

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует Loss из его конфигурации (выход get_config()).

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызывает экземпляр Loss.