Tensorflow.js tf.losses.huberLoss()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開源庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。它還可以幫助開發人員使用JavaScript語言開發ML模型，並可以直接在瀏覽器或Node.js中使用ML。

Tensorflow.js tf.losses.huberLoss() 函數計算兩個給定張量之間的 Huber 損失。

用法:

tf.losses.huberLoss(
    labels, predictions,
    weights, delta, reduction
);

參數：

labels:它是地麵實況輸出張量。它在維度上類似於“預測”。
predictions:這是正在預測的輸出。
weights:這些是秩為 0 或 1 的張量，並且它們必須可廣播以丟失形狀。
delta:這是 huberLoss 從二次轉換為線性的整個點。
reduction:這是適用於損失的減少類型。它必須是Reduction 類型。

注意：權重、增量和減少是可選參數。

返回值：它返回tf.Tensor。

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing tensor1 as geek1
let geek1 = tf.tensor2d([[1, 2, 5], [6, 7, 10]]);
  
// Initializing tensor2 as geek2
let geek2 = tf.tensor2d([[5, 7, 11], [2, 4, 8]])
  
// Computing huber loss between geek1 and geek2
// using .huberLoss() function
geek = tf.losses.huberLoss(geek1, geek2)
geek.print();

輸出：

Tensor
    3.5

範例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Computing huber loss between two 3D 
// tensors and printing the result
tf.losses.huberLoss(
    tf.tensor4d([[[[9], [8]], [[7], [5]]]]), 
    tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]])
).print();

輸出：

Tensor
    4.25

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#losses.huberLoss

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自thacker_shahid大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.losses.huberLoss() Function。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。