tf.keras.losses.Reduction

Типы уменьшения потерь.

Содержит следующие значения:

• AUTO: Указывает, что параметр уменьшения будет определяться контекстом использования. Почти во всех случаях по умолчанию он устанавливается в SUM_OVER_BATCH_SIZE. При использовании с tf.distribute.Strategy, за пределами встроенных циклов обучения, таких как tf.keras compile и fit, мы ожидаем, что значение уменьшения будет SUM или NONE. Использование AUTO в этом случае вызовет ошибку.
• NONE: Весовые потери с уменьшением по одной размерности (ось=-1 или ось, указанная функцией потерь). При использовании этого типа уменьшения с встроенными циклами обучения Keras, такими как fit/evaluate, вектор потерь без уменьшения передаётся оптимизатору, но сообщаемые потери будут скалярным значением.
• SUM: Скалярная сумма взвешенных потерь.

• SUM_OVER_BATCH_SIZE: Скалярное значение SUM , делённое на количество элементов в потерях. Этот тип уменьшения не поддерживается при использовании с tf.distribute.Strategy за пределами встроенных циклов обучения, таких как tf.keras compile/fit.

  Вы можете реализовать «SUM_OVER_BATCH_SIZE» с использованием глобального размера пакета следующим образом:

with strategy.scope():
  loss_obj = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(
      reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)
  ....
  loss = tf.reduce_sum(loss_object(labels, predictions)) *
      (1. / global_batch_size)

Дополнительные сведения об этом см. в руководстве по настройке обучения.

Методы

all

Просмотреть исходный код

@classmethod
all()

validate

Просмотреть исходный код

@classmethod
validate(
    key
)

Переменные класса

• AUTO = 'auto'
• NONE = 'none'
• SUM = 'sum'
• SUM_OVER_BATCH_SIZE = 'sum_over_batch_size'