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Python tf.keras.losses.log_cosh用法及代碼示例


預測誤差的雙曲餘弦的對數。

用法

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

參數

  • y_true 基本事實值。形狀 = [batch_size, d0, .. dN] 。
  • y_pred 預測值。形狀 = [batch_size, d0, .. dN] 。

返回

  • Logcosh 錯誤值。形狀 = [batch_size, d0, .. dN-1] 。

log(cosh(x)) 對於小 x 大約等於 (x ** 2) / 2 ，對於大 x 大約等於 abs(x) - log(2) 。這意味著'logcosh' 的工作原理與均方誤差相似，但不會受到偶爾嚴重不正確的預測的強烈影響。

單機使用：

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)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.keras.losses.log_cosh。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。