Класс Loss

Класс Loss представляет собой абстрактный базовый класс для всех функций потерь в TensorFlow. Он наследуется от tf.keras.losses.Loss и определяет общий интерфейс, который должны реализовывать все пользовательские функции потерь. Класс предоставляет методы __call__ и call для вычисления значения потерь, а также метод get_config для получения конфигурации функции потерь. При создании экземпляра класса можно передать параметры reduction, name и dtype.

Синтаксис

tf.keras.losses.Loss(reduction, name, dtype)

Пример

Давайте создадим пользовательский класс потерь, наследуясь от класса Loss, и вычислим значение потерь:

import tensorflow as tf

class CustomLoss(tf.keras.losses.Loss):
	def call(self, y_true, y_pred):
		return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

loss = CustomLoss()
y_true = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
y_pred = tf.constant([1.5, 2.5, 2.5])
res = loss(y_true, y_pred)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(0.25, shape=(), dtype=float32)

Пример

Давайте создадим экземпляр класса Loss с параметром reduction и получим его конфигурацию:

import tensorflow as tf

class CustomLoss(tf.keras.losses.Loss):
	def call(self, y_true, y_pred):
		return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

loss = CustomLoss(reduction="sum", name="custom_loss")
config = loss.get_config()
print(config["reduction"])
print(config["name"])

Результат выполнения кода:

"sum"
"custom_loss"

Смотрите также

класс Loss,
который является базовым классом функций потерь
метод call,
который вычисляет значение потерь
метод __call__,
который вызывает функцию потерь
метод get_config,
который возвращает конфигурацию функции потерь