tf.metrics.false_negatives

Вычисляет общее количество ложных отрицательных результатов.

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.metrics.false_negatives(
    labels, predictions, weights=None, metrics_collections=None,
    updates_collections=None, name=None
)

Если weights является None, значения по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.

Аргументы
`labels`	Значения целевого результата, `Tensor`, чьи размеры должны соответствовать `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Предсказанные значения, `Tensor` произвольных размеров. Будет приведено к типу `bool`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которых равен либо 0, либо тому же, что и у `labels`, и должен быть совместим с `labels` (т. е., все размеры должны быть либо `1`, либо совпадать с соответствующим размером `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые должна быть добавлена переменная значения метрики.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые должны быть добавлены операции обновления метрики.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемое значение
`value_tensor`	`Tensor` представляющий текущее значение метрики.
`update_op`	Операция, которая накапливает ошибку из набора данных.

Исключения
`ValueError`	Если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `values`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включено выполнение в режиме eager.

© 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/metrics/false_negatives