tf.keras.losses.Reduction

Типы сокращения потерь.

Содержит следующие значения:

• AUTO: Указывает, что параметр сокращения будет определён контекстом использования. В почти 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, ожидается, что значение сокращения будет SUM или NONE. Использование AUTO в этом случае приведёт к ошибке.

• NONE: Дополнительное сокращение не применяется к выходу обернутой функции потерь. Когда нескалярные потери возвращаются в функции Keras, такие как fit/evaluate, несокращённый вектор потерь передаётся оптимизатору, но сообщаемые потери будут скалярным значением.

• SUM: Скалярная сумма взвешенных потерь.

• SUM_OVER_BATCH_SIZE: Скалярное SUM, делённое на количество элементов в потерях. Этот тип сокращения 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, например:

  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)
  

Для получения более подробной информации см. руководство по кастомизированному обучению.

Методы

all

Просмотреть исходный код

@classmethod
all()

validate

Просмотреть исходный код

@classmethod
validate(
    key
)