Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.keras.losses.MAE

Просмотреть исходный код на GitHub

Вычисляет среднее абсолютное отклонение между метками и предсказаниями.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.losses.mae, tf.keras.losses.mean_absolute_error, tf.keras.metrics.MAE, tf.keras.metrics.mae, tf.keras.metrics.mean_absolute_error, tf.losses.MAE, tf.losses.mae, tf.losses.mean_absolute_error, tf.metrics.MAE, tf.metrics.mae, tf.metrics.mean_absolute_error

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.losses.MAE, tf.compat.v1.keras.losses.mae, tf.compat.v1.keras.losses.mean_absolute_error, tf.compat.v1.keras.metrics.MAE, tf.compat.v1.keras.metrics.mae, tf.compat.v1.keras.metrics.mean_absolute_error

tf.keras.losses.MAE(
    y_true, y_pred
)

loss = mean(abs(y_true - y_pred), axis=-1)

Использование в отдельном модуле:

y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.mean_absolute_error(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(), np.mean(np.abs(y_true - y_pred), axis=-1))
Аргументы
y_true Значения целевой переменной. Формат = [batch_size, d0, .. dN].
y_pred Предсказанные значения. Формат = [batch_size, d0, .. dN].
Возвращаемое значение
Значения средней абсолютной ошибки. Формат = [batch_size, d0, .. dN-1].

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/keras/losses/MAE

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API