tf.keras.metrics.SquaredHinge

Вычисляет квадратную метрику Хинджа между y_true и y_pred.

tf.keras.metrics.SquaredHinge(
    name='squared_hinge', dtype=None
)

Ожидается, что значения y_true будут равны -1 или 1. Если предоставляются бинарные метки (0 или 1), мы преобразуем их в -1 или 1.

Например, если y_true равен [-1., 1., 1.], а y_pred равен [0.6, -0.7, -0.5], значение квадратной метрики Хинджа равно 2,6.

Использование:

m = tf.keras.metrics.SquaredHinge()
m.update_state([-1., 1., 1.], [0.6, -0.7, -0.5])

# result = max(0, 1-y_true * y_pred) = [1.6^2 + 1.7^2 + 1.5^2] / 3

print('Final result: ', m.result().numpy())  # Final result: 2.6

Использование с API tf.keras:

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

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 метрики.

y_true и y_pred должны иметь одинаковую форму.