tf.compat.v1.losses.huber_loss
Добавляет член потери Хубера к процедуре обучения.
tf.compat.v1.losses.huber_loss(
labels, predictions, weights=1.0, delta=1.0, scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)
Для каждого значения x в error=labels-predictions, вычисляется следующее:
0.5 * x^2 if |x| <= d 0.5 * d^2 + d * (|x| - d) if |x| > d
где d — delta.
weights выступает в качестве коэффициента для потери. Если предоставлено скалярное значение, то потеря просто масштабируется на заданное значение. Если weights является тензором размера [batch_size], то общая потеря для каждого примера в пакете масштабируется соответствующим элементом в векторе weights. Если форма weights совпадает с формой predictions, то потеря каждого измеримого элемента predictions масштабируется соответствующим значением weights.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Тензор целевого выходного значения, размерность которого совпадает с размерностью 'predictions'. |
predictions | Предсказанные выходные значения. |
weights | Необязательный Tensor, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом labels, и должен быть совместим с labels (т.е., все измерения должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующим измерением losses). |
delta | float, точка, где функция потерь Хубера меняется с квадратичной на линейную. |
scope | Область для операций, выполняемых при вычислении потери. |
loss_collection | Коллекция, в которую будет добавлена потеря. |
reduction | Тип редукции, применяемой к потере. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Весовая потеря float Tensor. Если reduction — NONE, эта величина имеет ту же форму, что и labels; в противном случае — скаляр. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма predictions не совпадает с формой labels или если форма weights некорректна. Также, если labels или predictions равны None. |
Совместимость с Eager Execution
Аргумент loss_collection игнорируется при выполнении в Eager режиме. Рассмотрите возможность хранения 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/huber_loss
