tf.compat.v1.losses.absolute_difference
Добавляет потерю Абсолютного Разногласия в процедуру обучения.
tf.compat.v1.losses.absolute_difference(
labels, predictions, weights=1.0, scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)
weights выступает в качестве коэффициента для потери. Если указан скаляр, то потеря просто масштабируется заданным значением. Если weights является Tensor формы [batch_size], тогда общая потеря для каждого образца пакета масштабируется соответствующим элементом в векторе weights. Если форма weights соответствует форме predictions, то потеря каждого измеримого элемента predictions масштабируется соответствующим значением weights.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Целевой тензор выходных данных, имеющий те же размеры, что и 'predictions'. |
predictions | Предсказанные выходные данные. |
weights | Необязательный Tensor, чья ранг равен 0 или той же размерности, что и labels, и должен быть совместим по форме с labels (т.е., все измерения должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующим измерением losses). |
scope | Область для операций, выполняемых при вычислении потери. |
loss_collection | Коллекция, в которую будет добавлена эта потеря. |
reduction | Тип уменьшения, применяемого к потере. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Весовая потеря типа float Tensor. Если reduction является NONE, эта потеря имеет ту же форму, что и labels; в противном случае, она является скалярной. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма predictions не соответствует форме labels, или если форма weights некорректна, или если labels или predictions равно None. |
Совместимость с Eager
Аргумент loss_collection игнорируется при выполнении в режиме Eager. Рассмотрите возможность сохранения возвращаемого значения или сбора потерь с помощью 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/losses/absolute_difference
