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Python tf.keras.losses.log_cosh用法及代码示例

预测误差的双曲余弦的对数。

用法

tf.keras.losses.log_cosh(
    y_true, y_pred
)

参数

y_true 基本事实值。形状 = [batch_size, d0, .. dN] 。
y_pred 预测值。形状 = [batch_size, d0, .. dN] 。

返回

Logcosh 错误值。形状 = [batch_size, d0, .. dN-1] 。

log(cosh(x)) 对于小 x 大约等于 (x ** 2) / 2 ，对于大 x 大约等于 abs(x) - log(2) 。这意味着'logcosh' 的工作原理与均方误差相似，但不会受到偶尔严重不正确的预测的强烈影响。

单机使用：

y_true = np.random.random(size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.logcosh(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
x = y_pred - y_true
assert np.allclose(
    loss.numpy(),
    np.mean(x + np.log(np.exp(-2. * x) + 1.) - math_ops.log(2.), axis=-1),
    atol=1e-5)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.losses.log_cosh。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。