tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError

Вычисляет метрику среднеквадратичной ошибки между y_true и y_pred.

Наследуется от: Mean

tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError(
    name='root_mean_squared_error', dtype=None
)

Использование:

m = tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()
m.update_state([2., 4., 6.], [1., 3., 2.])
print('Final result: ', m.result().numpy())  # Final result: 2.449

Использование с API tf.keras:

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

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, используя переменные состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику среднеквадратической ошибки.