TensorFlow.js tf.losses.computeWeightedLoss()函数介绍

描述

tf.losses.computeWeightedLoss()函数用于计算加权损失。损失的计算是通过将权重乘以损失值的方式进行加权的。该函数支持各种损失函数。

语法

tf.losses.computeWeightedLoss(
  losses: Tensor | Tensor[],
  weights?: Tensor | Tensor[],
  reduction?: tf.losses.Reduction
): Tensor

参数

• losses: Tensor | Tensor[]，表示传入的损失值张量。可以是单个张量或者张量数组。
• weights: Tensor | Tensor[]，表示传入的损失权重张量。可以是单个张量或者张量数组。如果没有提供该参数，则默认所有权重值均衡为1。
• reduction: tf.losses.Reduction，表示计算过程中损失应如何归约的选项。默认使用的是tf.losses.Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS。

返回值

返回一个张量作为加权损失的值。

示例

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const yTrue = tf.tensor2d([[0, 1], [0, 0]]);
const yPred = tf.tensor2d([[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]);
const losses = tf.losses.sigmoidCrossEntropy(yTrue, yPred);

// 没有传入权重参数，使用默认参数
const defaultWeightedLoss = tf.losses.computeWeightedLoss(losses);
defaultWeightedLoss.print();

// 传入权重参数
const weights = tf.tensor1d([1, 2]);
const weightedLoss = tf.losses.computeWeightedLoss(losses, weights);
weightedLoss.print();

输出：

Tensor
    1.0722265
Tensor
    0.6647639

总结

tf.losses.computeWeightedLoss()函数用于计算加权损失，支持各种损失函数，并且可以通过权重参数进行加权。