「最大邊界」分類的合頁指標
Hinge 類別
keras.metrics.Hinge(name="hinge", dtype=None)
計算 y_true 和 y_pred 之間的合頁指標。
y_true 的值應為 -1 或 1。如果提供二元 (0 或 1) 標籤，我們會將其轉換為 -1 或 1。
參數
- name：（選填）指標實例的字串名稱。
- dtype：（選填）指標結果的資料類型。
範例
>>> 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
SquaredHinge 類別
keras.metrics.SquaredHinge(name="squared_hinge", dtype=None)
計算 y_true 和 y_pred 之間的合頁指標。
y_true 的值應為 -1 或 1。如果提供二元 (0 或 1) 標籤，我們會將其轉換為 -1 或 1。
參數
- name：（選填）指標實例的字串名稱。
- dtype：（選填）指標結果的資料類型。
範例
>>> 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
CategoricalHinge 類別
keras.metrics.CategoricalHinge(name="categorical_hinge", dtype=None)
計算 y_true 和 y_pred 之間的多類別合頁指標。
參數
- name：（選填）指標實例的字串名稱。
- dtype：（選填）指標結果的資料類型。
範例
>>> 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