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Calcula el número de false negativos
Hereda de: Metric
, Layer
, Module
Ver alias
Alias principales
Alias de compatibilidad para la migración
Ver Guía de migración para más detalles.
tf.keras.metrics.FalseNegatives( thresholds=None, name=None, dtype=None)
Si sample_weight
se da, calcula la suma de los pesos de false negativos Esta métrica crea una variable local, accumulator
que se utiliza para realizar un seguimiento del número de false negativos
Si sample_weight
es None
los pesos predeterminados son 1. Utilice sample_weight
de 0 para enmascarar valores.
argumentos | |
---|---|
thresholds |
(Opcional) El valor predeterminado es 0,5. Un valor flotante o una lista/tupla de python de valores de umbral flotantes en [0, 1]. Un umbral se compara con los valores de predicción para determinar el valor de verdad de las predicciones (es decir, por encima del umbral es true a continuación es false ). Se genera un valor de métrica para cada valor de umbral. |
name |
(Opcional) string nombre de la instancia de métrica. |
dtype |
(Opcional) tipo de datos del resultado de la métrica. |
Uso independiente:
m = tf.keras.metrics.FalseNegatives() m.update_state([0,1,1,1],[0,1,0,0]) m.result().numpy()2.0
m.reset_states() m.update_state([0,1,1,1],[0,1,0,0], sample_weight=[0,0,1,0]) m.result().numpy()1.0
uso con compile()
API:
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=[tf.keras.metrics.FalseNegatives()])
Métodos
reset_states
reset_states()
Restablece todas las variables de estado de la métrica.
Esta función se llama entre épocas/pasos, cuando se evalúa una métrica durante el entrenamiento.
result
result()
Calcula y devuelve el tensor de valor métrico.
El cálculo de resultados es una operación idempotente que simplemente calcula el valor de la métrica utilizando las variables de estado.
update_state
update_state( y_true, y_pred, sample_weight=None)
Acumula las estadísticas métricas.
argumentos | |
---|---|
y_true |
Los valores de verdad básicos. |
y_pred |
Los valores previstos. |
sample_weight |
Ponderación opcional de cada ejemplo. El valor predeterminado es 1. Puede ser un Tensor cuyo rango es 0, o el mismo rango que y_true y debe ser retransmitible a y_true . |
Devoluciones | |
---|---|
Actualizar op. |
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