tf.keras.losses.MeanAbsoluteError
| View source on GitHub |
Вычисляет среднее абсолютное различие между метками и прогнозами.
tf.keras.losses.MeanAbsoluteError(
reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='mean_absolute_error'
)
loss = abs(y_true - y_pred)
Использование:
mae = tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()
loss = mae([0., 0., 1., 1.], [1., 1., 1., 0.])
print('Loss: ', loss.numpy()) # Loss: 0.75
Использование с API compile:
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.compile('sgd', loss=tf.keras.losses.MeanAbsoluteError())
Методы
from_config
@classmethod
from_config(
config
)
Инициализирует экземпляр Loss по его конфигурации (выход get_config()).
| Аргументы | |
|---|---|
config | Выход get_config(). |
| Возвращает | |
|---|---|
Экземпляр Loss . |
get_config
get_config()
__call__
__call__(
y_true, y_pred, sample_weight=None
)
Вызывает экземпляр Loss.
| Аргументы | |
|---|---|
y_true | Значения истинного значения. форма = [batch_size, d0, .. dN] |
y_pred | Предсказанные значения. форма = [batch_size, d0, .. dN] |
sample_weight | Необязательный sample_weight выступает в качестве коэффициента для потери. Если предоставлен скаляр, то потеря просто масштабируется на указанное значение. Если sample_weight является тензором размера [batch_size], то общая потеря для каждого образца пакета масштабируется соответствующим элементом в векторе sample_weight. Если форма sample_weight имеет форму [batch_size, d0, .. dN-1], тогда каждый элемент потери y_pred масштабируется соответствующим значением sample_weight. (Примечание к dN-1: все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось=-1.) |
| Возвращает | |
|---|---|
Весовая потеря float Tensor. Если reduction является NONE, у нее есть форма [batch_size, d0, .. dN-1]; в противном случае это скаляр. (Примечание dN-1 , так как все функции потерь уменьшаются на 1 измерение, обычно ось=-1.) |
| Возможные исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма sample_weight неверна. |
© 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/keras/losses/MeanAbsoluteError