tf.nn.isotonic_regression

Решает задачи изотонной регрессии вдоль заданной оси.

tf.nn.isotonic_regression(
    inputs, decreasing=True, axis=-1
)

Для каждого вектора x решается задача

Так как решение является покомпонентно постоянным, возвращается второй тензор, который кодирует сегменты. Задачи решаются вдоль заданной оси.

Рассмотрим пример, где решаются две задачи в пакете. Первый вход — [3, 1, 2], а второй 1, 3, 4.

>>> x = tf.constant([[3, 1, 2], [1, 3, 4]], dtype=tf.float32)
>>> y, segments = tf.nn.isotonic_regression(x, axis=1)
>>> y  # The solution.
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[3.       , 1.5      , 1.5      ],
       [2.6666667, 2.6666667, 2.6666667]], dtype=float32)>

Обратите внимание, что первое решение имеет два блока [2] и [1.5, 1.5]. Второе решение постоянное, поэтому имеет один сегмент. Именно эти сегменты и кодирует второй возвращаемый тензор:

segments
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[0, 1, 1],
       [0, 0, 0]], dtype=int32)>