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"最大间隔"分类的 Hinge 指标

[来源]

Hinge

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

计算y_truey_pred之间的 Hinge 指标。

预期y_true值为 -1 或 1。如果提供二进制 (0 或 1) 标签,我们将将其转换为 -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

[来源]

SquaredHinge

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

计算y_truey_pred之间的 Hinge 指标。

预期y_true值为 -1 或 1。如果提供二进制 (0 或 1) 标签,我们将将其转换为 -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

[来源]

CategoricalHinge

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

计算y_truey_pred之间的分类 Hinge 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