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Python tf.keras.metrics.squared_hinge用法及代碼示例

計算 y_true 和 y_pred 之間的平方鉸鏈損失。

用法

tf.keras.metrics.squared_hinge(
    y_true, y_pred
)

參數

y_true 基本事實值。 y_true 值應為 -1 或 1。如果提供二進製(0 或 1)標簽，我們會將它們轉換為 -1 或 1。 shape = [batch_size, d0, .. dN] 。
y_pred 預測值。形狀 = [batch_size, d0, .. dN] 。

返回

平方鉸鏈損失值。形狀 = [batch_size, d0, .. dN-1] 。

loss = mean(square(maximum(1 - y_true * y_pred, 0)), axis=-1)

單機使用：

y_true = np.random.choice([-1, 1], size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.squared_hinge(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(),
    np.mean(np.square(np.maximum(1. - y_true * y_pred, 0.)), axis=-1))

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.metrics.squared_hinge。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。