tf.keras.losses.Hinge

Вычисляет потерю типа «замок» между y_true и y_pred.

Наследуется от: Loss

tf.keras.losses.Hinge(
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='hinge'
)

loss = maximum(1 - y_true * y_pred, 0)

Ожидается, что значения y_true будут равны -1 или 1. Если предоставляются бинарные метки (0 или 1), они будут преобразованы в -1 или 1.

Использование автономного приложения:

y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]
y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
h = tf.keras.losses.Hinge()
h(y_true, y_pred).numpy()
1.3

# Calling with 'sample_weight'.
h(y_true, y_pred, sample_weight=[1, 0]).numpy()
0.55

# Using 'sum' reduction type.
h = tf.keras.losses.Hinge(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.SUM)
h(y_true, y_pred).numpy()
2.6

# Using 'none' reduction type.
h = tf.keras.losses.Hinge(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)
h(y_true, y_pred).numpy()
array([1.1, 1.5], dtype=float32)

Использование с API compile():

model.compile(optimizer='sgd', loss=tf.keras.losses.Hinge())

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует экземпляр Loss по его конфигурации (выход get_config()).

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает словарь конфигурации для экземпляра Loss.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Вызывает экземпляр Loss.