TensorFlow模块:tf.losses

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-08-17

模块:tf.losses

定义在:tensorflow/tools/api/generator/api/losses/__init__.py.

用于Python API的导入.

这个文件是计算机生成的,请勿编辑!生成者:tensorflow/tools/api/generator/create_python_api.py脚本.

class Reduction:减少损失的类型.

功能

absolute_difference(...):在训练过程中添加绝对差值loss.

add_loss(...):为损失集合添加外部定义的loss.

compute_weighted_loss(...):计算加权loss.

cosine_distance(...):在训练过程中添加余弦距离loss.(不赞成的参数)

get_losses(...):获取loss_collection的loss列表.

get_regularization_loss(...):获取总正规化loss.

get_regularization_losses(...):获取正则化loss列表.

get_total_loss(...):返回其值表示总loss的张量.

hinge_loss(...):在训练过程中添加hinge loss.

huber_loss(...):在训练过程中添加Huber Loss.

log_loss(...):向训练过程中添加Log Loss.

mean_pairwise_squared_error(...):在训练过程中添加成对误差平方loss(pairwise-errors-squared loss).

mean_squared_error(...):在训练过程中添加平方和loss(Sum-of-Squares loss).

sigmoid_cross_entropy(...):使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits创建交叉熵loss.

softmax_cross_entropy(...):使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits创建交叉熵loss.

sparse_softmax_cross_entropy(...):使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits创建交叉熵loss.

其他成员

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