tf.compat.v1.metrics.false_negatives

Вычисляет общее количество ложных отрицаний.

tf.compat.v1.metrics.false_negatives(
    labels,
    predictions,
    weights=None,
    metrics_collections=None,
    updates_collections=None,
    name=None
)

Если weights является None, значения по умолчанию равны 1. Используйте веса 0 для маскирования значений.

Аргументы
`labels`	Значения целевых данных, `Tensor`, размерность которого должна соответствовать `predictions`. Будет приведено к типу `bool`.
`predictions`	Предсказанные значения, `Tensor` произвольной размерности. Будет приведено к типу `bool`.
`weights`	Необязательные `Tensor`, ранг которого равен либо 0, либо совпадает с рангом `labels`, и должен быть совместим для трансляции с `labels` (то есть все измерения должны быть либо `1`, или совпадать с соответствующим измерением `labels`).
`metrics_collections`	Необязательный список коллекций, в которые должна быть добавлена переменная значения метрики.
`updates_collections`	Необязательный список коллекций, в которые должны быть добавлены операции обновления метрики.
`name`	Необязательное имя области переменных.

Возвращаемое значение
`value_tensor`	`Tensor` представляющий текущее значение метрики.
`update_op`	Операция, которая накапливает ошибку из набора данных.

Исключения
`ValueError`	Если `weights` не является `None` и его форма не совпадает с `values`, или если `metrics_collections` или `updates_collections` не являются списком или кортежем.
`RuntimeError`	Если включена жадная обработка.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/metrics/false_negatives