计算 y_true
和 y_pred
之间的平方铰链度量。
继承自:MeanMetricWrapper
、Mean
、Metric
、Layer
、Module
用法
tf.keras.metrics.SquaredHinge(
name='squared_hinge', dtype=None
)
参数
-
name
(可选)指标实例的字符串名称。 -
dtype
(可选)度量结果的数据类型。
y_true
值应为 -1 或 1。如果提供二进制(0 或 1)标签,我们会将它们转换为 -1 或 1。
单机使用:
m = tf.keras.metrics.SquaredHinge()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]])
m.result().numpy()
1.86
m.reset_state()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]],
sample_weight=[1, 0])
m.result().numpy()
1.46
compile()
API 的用法:
model.compile(
optimizer='sgd',
loss='mse',
metrics=[tf.keras.metrics.SquaredHinge()])
相关用法
- Python tf.keras.metrics.SquaredHinge.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseCategoricalCrossentropy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SpecificityAtSensitivity用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Sum用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SensitivityAtSpecificity用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SensitivityAtSpecificity.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SpecificityAtSensitivity.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Sum.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.SparseCategoricalCrossentropy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Mean.merge_state用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Hinge用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.FalseNegatives用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.TrueNegatives用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.RecallAtPrecision.merge_state用法及代码示例
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.metrics.SquaredHinge。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。