tf.keras.losses.Reduction

Типы уменьшения потерь.

Содержит следующие значения:

• AUTO: Указывает, что параметр уменьшения будет определён контекстом использования. Почти во всех случаях он по умолчанию равен 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 одному измерению (ось = -1 или ось, указанная функцией потерь). При использовании этого типа уменьшения со встроенными циклами обучения Keras, такими как fit/evaluate, нескомпонованный вектор потерь передаётся оптимизатору, но отчётные потери будут скалярным значением.
• SUM: Скалярная сумма весовых потерь.

• SUM_OVER_BATCH_SIZE: Скалярная SUM, делённая на число 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' используя глобальный размер пакета, как:

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

Дополнительную информацию см. в руководстве по настройке обучения.

Методы

all

Просмотреть исходный код

@classmethod
all()

validate

Просмотреть исходный код

@classmethod
validate(
    key
)