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用于“最大间隔”分类的铰链指标

[源代码]

Hinge

keras.metrics.Hinge(name="hinge", dtype=None)

计算 y_truey_pred 之间的铰链指标。

y_true 值应为 -1 或 1。如果提供二进制(0 或 1)标签,我们将把它们转换为 -1 或 1。

参数

  • name:(可选)指标实例的字符串名称。
  • dtype:(可选)指标结果的数据类型。

示例

>>> m = keras.metrics.Hinge()
>>> m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]])
>>> m.result()
1.3
>>> m.reset_state()
>>> m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]],
...                sample_weight=[1, 0])
>>> m.result()
1.1

[源代码]

SquaredHinge

keras.metrics.SquaredHinge(name="squared_hinge", dtype=None)

计算 y_truey_pred 之间的铰链指标。

y_true 值应为 -1 或 1。如果提供二进制(0 或 1)标签,我们将把它们转换为 -1 或 1。

参数

  • name:(可选)指标实例的字符串名称。
  • dtype:(可选)指标结果的数据类型。

示例

>>> m = keras.metrics.SquaredHinge()
>>> m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]])
>>> m.result()
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()
1.46

[源代码]

CategoricalHinge

keras.metrics.CategoricalHinge(name="categorical_hinge", dtype=None)

计算 y_truey_pred 之间的类别铰链指标。

参数

  • name:(可选)指标实例的字符串名称。
  • dtype:(可选)指标结果的数据类型。

示例

>>> m = keras.metrics.CategoricalHinge()
>>> m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]])
>>> m.result().numpy()
1.4000001
>>> m.reset_state()
>>> m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]],
...                sample_weight=[1, 0])
>>> m.result()
1.2