tf.random.log_uniform_candidate_sampler

Выборка набора классов с использованием логарифмически равномерного (Zipfian) базового распределения.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.log_uniform_candidate_sampler, tf.compat.v1.random.log_uniform_candidate_sampler

tf.random.log_uniform_candidate_sampler(
    true_classes,
    num_true,
    num_sampled,
    unique,
    range_max,
    seed=None,
    name=None
)

Эта операция случайным образом выбирает тензор с выборкой классов (sampled_candidates) из диапазона целых чисел [0, range_max).

Элементы sampled_candidates выбираются без замены (если unique=True) или с заменёй (если unique=False) из базового распределения.

Базовое распределение для этой операции — приблизительно логарифмически равномерное или Zipfian:

P(class) = (log(class + 2) - log(class + 1)) / log(range_max + 1)

Этот модуль полезен, когда целевые классы приблизительно следуют такому распределению — например, если классы представляют слова в лексиконе, отсортированные по убыванию частоты. Если ваши классы не отсортированы по убыванию частоты, не используйте эту операцию.

Кроме того, эта операция возвращает тензоры true_expected_count и sampled_expected_count, представляющие количество раз, когда каждый из целевых классов (true_classes) и выбранных классов (sampled_candidates) ожидается в среднем тензоре выбранных классов. Эти значения соответствуют Q(y|x) , определённому в этом документе. Если unique=True, то это пост-отклоняющие вероятности, и мы вычисляем их приближённо.

Аргументы
`true_classes`	A `Tensor` типа `int64` и формы `[batch_size, num_true]`. Целевые классы.
`num_true`	An `int`. Количество целевых классов на пример обучения.
`num_sampled`	An `int`. Количество классов для случайной выборки.
`unique`	A `bool`. Определяет, уникальны ли все выбранные классы в пакете.
`range_max`	An `int`. Количество возможных классов.
`seed`	An `int`. Семена, специфичные для операции. По умолчанию 0.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`sampled_candidates`	A тензор типа `int64` и формы `[num_sampled]`. Выбранные классы.
`true_expected_count`	A тензор типа `float`. Такая же форма, как у `true_classes`. Ожидаемые количества по распределению выборки для каждого из `true_classes`.
`sampled_expected_count`	A тензор типа `float`. Такая же форма, как у `sampled_candidates`. Ожидаемые количества по распределению выборки для каждого из `sampled_candidates`.

© 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/random/log_uniform_candidate_sampler