tf.random.log_uniform_candidate_sampler
| View source on GitHub |
Выборка набора классов с использованием логарифмически-равномерного (Zipfian) базового распределения.
tf.random.log_uniform_candidate_sampler(
true_classes, num_true, num_sampled, unique, range_max, seed=None, name=None
)
Данная операция случайным образом выбирает тензор выборочных классов (sampled_candidates) из диапазона целых чисел [0, range_max).
Элементы sampled_candidates выбираются без замены (если unique=True) или с замене (если unique=False) из базового распределения.
Базовое распределение для этой операции — приблизительно логарифмически-равномерное или Zipfian распределение:
P(class) = (log(class + 2) - log(class + 1)) / log(range_max + 1)
Этот выборщик полезен, когда целевые классы примерно следуют такому распределению — например, если классы представляют слова в лексиконе, отсортированные в порядке убывания частоты. Если ваши классы не упорядочены по убыванию частоты, не используйте эту операцию.
Кроме того, эта операция возвращает тензоры true_expected_count и sampled_expected_count, представляющие количество раз, когда каждый из целевых классов (true_classes) и отобранных классов (sampled_candidates) должен появляться в среднем тензоре выборочных классов. Эти значения соответствуют Q(y|x), определенному в этом документе. Если unique=True, то это вероятности после отбраковки, и мы вычисляем их приблизительно.
| Аргументы | |
|---|---|
true_classes | A Tensor типа int64 и формы [batch_size, num_true]. Целевые классы. |
num_true | An int. Количество целевых классов на пример обучения. |
num_sampled | An int. Количество классов для случайной выборки. |
unique | A bool. Определяет, уникальны ли все отобранные классы в пакете. |
range_max | An int. Количество возможных классов. |
seed | An int. Семено, специфичное для операции. По умолчанию 0. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
sampled_candidates | A тензор типа int64 и формы [num_sampled]. Выбранные классы. |
true_expected_count | A тензор типа float. Такой же формы, как true_classes. Ожидаемое количество по распределению выборки для каждого из true_classes. |
sampled_expected_count | A тензор типа float. Такой же формы, как sampled_candidates. Ожидаемое количество по распределению выборки для каждого из sampled_candidates. |
© 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/random/log_uniform_candidate_sampler
