tf.losses.huber_loss
Добавляет член потерь Хубера к процедуре обучения.
tf.losses.huber_loss(
labels, predictions, weights=1.0, delta=1.0, scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)
Для каждого значения x в error=labels-predictions, вычисляется следующее:
0.5 * x^2 if |x| <= d 0.5 * d^2 + d * (|x| - d) if |x| > d
где d равно delta.
См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss
weights выступает в качестве коэффициента для потерь. Если указано скалярное значение, потери просто масштабируются заданным значением. Если weights является тензором размера [batch_size], то общие потери для каждого образца пакета масштабируются соответствующим элементом в векторе weights. Если форма weights совпадает с формой predictions, то потери каждого измеряемого элемента predictions масштабируются соответствующим значением weights.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Тензор истинного выходного значения, размерность совпадает с 'predictions'. |
predictions | Предсказанные выходные значения. |
weights | Необязательный Tensor, чья ранг равен 0 или такой же, как у labels, и должен быть совместим с labels (т. е. все измерения должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующим измерением losses). |
delta | float, точка, где функция потерь Хубера переходит от квадратичной к линейной. |
scope | Область действия операций, выполняемых при вычислении потерь. |
loss_collection | Коллекция, в которую будут добавлены потери. |
reduction | Тип редукции, применяемый к потерям. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Весовые потери с плавающей точкой Tensor. Если reduction равно NONE, это имеет ту же форму, что и labels; в противном случае это скаляр. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма predictions не совпадает с формой labels, или если форма weights недействительна. Также, если labels или predictions равно None. |
Совместимость с Eager
Аргумент loss_collection игнорируется при выполнении в Eager режиме. Рассмотрите возможность сохранения возвращаемого значения или сбора потерь через tf.keras.Model.
© 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/losses/huber_loss
