Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.keras.losses.Poisson

Просмотреть исходный код на GitHub

Вычисляет поассоновскую потерю между y_true и y_pred.

Наследуется от: Loss

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.losses.Poisson

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.losses.Poisson

tf.keras.losses.Poisson(
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='poisson'
)

loss = y_pred - y_true * log(y_pred)

Использование в автономном режиме:

y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]
y_pred = [[1., 1.], [0., 0.]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
p = tf.keras.losses.Poisson()
p(y_true, y_pred).numpy()
0.5
# Calling with 'sample_weight'.
p(y_true, y_pred, sample_weight=[0.8, 0.2]).numpy()
0.4
# Using 'sum' reduction type.
p = tf.keras.losses.Poisson(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.SUM)
p(y_true, y_pred).numpy()
0.999
# Using 'none' reduction type.
p = tf.keras.losses.Poisson(
    reduction=tf.keras.losses.Reduction.NONE)
p(y_true, y_pred).numpy()
array([0.999, 0.], dtype=float32)

Использование с API compile():

model.compile(optimizer='sgd', loss=tf.keras.losses.Poisson())
Аргументы
reduction (Необязательно) Тип tf.keras.losses.Reduction для применения к потере. Значение по умолчанию — AUTO. AUTO указывает, что параметр уменьшения будет определяться контекстом использования. В почти всех случаях по умолчанию установлено значение SUM_OVER_BATCH_SIZE. При использовании с tf.distribute.Strategy вне встроенных циклов обучения, таких как tf.keras compile и fit, использование AUTO или SUM_OVER_BATCH_SIZE приведет к ошибке. Для получения дополнительной информации см. этот учебник по настройке обучения по ссылке.
name Необязательное имя для операции. По умолчанию 'poisson'.

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует Loss из его конфигурации (выход get_config()).

Аргументы
config Выход get_config().
Возвращаемое значение
Экземпляр Loss .

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.

Аргументы
y_true Значения целевого выхода. Формат = [batch_size, d0, .. dN], за исключением функций потерь со спарсной функцией, например, sparse categorical crossentropy, где формат = [batch_size, d0, .. dN-1]
y_pred Предсказанные значения. Формат = [batch_size, d0, .. dN]
sample_weight Необязательный sample_weight выступает в качестве коэффициента для потери. Если задано скалярное значение, то потеря просто масштабируется на заданное значение. Если sample_weight является тензором размера [batch_size], то полная потеря для каждого образца пакета масштабируется соответствующим элементом в векторе sample_weight. Если форма sample_weight имеет вид [batch_size, d0, .. dN-1] (или может быть масштабирована до этого вида), то каждый элемент потери y_pred масштабируется соответствующим значением из sample_weight. (Примечание по dN-1: все функции потерь уменьшают размерность на 1, обычно по оси -1.)
Возвращаемое значение
Весовая потеря float Tensor. Если reduction имеет вид NONE, она имеет форму [batch_size, d0, .. dN-1]; в противном случае она является скалярной. (Примечание dN-1 потому что все функции потерь уменьшают размерность на 1, обычно по оси -1.)
Возможные исключения
ValueError Если форма sample_weight недопустима.

© 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/keras/losses/Poisson

Spec-Zone.ru

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