tf.keras.metrics.LogCoshError

Вычисляет логарифм гиперболического косинуса ошибки прогноза.

tf.keras.metrics.LogCoshError(
    name='logcosh', dtype=None
)

logcosh = log((exp(x) + exp(-x))/2), где x — это ошибка (y_pred - y_true)

Использование:

m = tf.keras.metrics.LogCoshError()
m.update_state([0., 1., 1.], [1., 0., 1.])
print('Final result: ', m.result().numpy())  # Final result: 0.289

Использование с API tf.keras:

model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
model.compile('sgd', metrics=[tf.keras.metrics.LogCoshError()])

Методы

reset_states

Просмотреть исходный код

reset_states()

Сбрасывает все переменные состояния метрики.

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.

result

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет и возвращает тензор значения метрики.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики с использованием переменных состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

y_true и y_pred должны иметь одинаковую форму.