Función Tensorflow.js tf.losses.absoluteDifference()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o en Node.js.

La función Tensorflow.js tf.losses.absoluteDifference() calcula la pérdida de diferencia absoluta entre dos tensores dados.

Sintaxis:

tf.losses.absoluteDifference(labels, 
    predictions, weights, reduction); 

Parámetros:

• etiquetas: Especifica el tensor de salida de verdad. La diferencia absoluta se predice en base a este tensor.
• Predicciones: especifica el tensor de salida predicho con las mismas dimensiones que las etiquetas.
• pesos: Especifica un tensor de rango ya sea igual al de las etiquetas para que pueda ser retransmitible o 0. Es un parámetro opcional.
• reducción: Especifica el tipo de reducción a la pérdida. es opcional

Valor devuelto: Devuelve un tf.Tensor que se calcula mediante la función absoluteDifference() .

Ejemplo 1: En este ejemplo tomaremos dos tensores 2d como etiquetas y predicción. Entonces encontraremos la pérdida de diferencia absoluta de estos dos.

// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
  
// Defining label tensor 
const y_true = tf.tensor2d([ 
    [0., 1., 0.],  
    [0., 0., 0.] 
]); 
  
// Defining prediction tensor 
const y_pred = tf.tensor2d([ 
    [1., 1., 0.],  
    [1., 0., 0 ] 
]); 
  
// Calculating absolute difference 
const absolute_difference = 
    tf.losses.absoluteDifference(y_true,y_pred) 
    
// Printing the output 
 absolute_difference.print()

Producción:

Ejemplo 2: Tomar pesos de rango a partir de etiquetas en la función absoluta y luego calcular la diferencia absoluta.

// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
    
// Defining label tensor 
const y_true = tf.tensor2d( 
    [0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.,  
    0., 1., 1., 0., 1.], [4, 3] 
); 
// Defining predicted tensor 
const y_pred = tf.tensor2d( 
    [1., 1., 0., 1., 0., 0., 1.,  
    1., 1., 0., 0., 1.], [4, 3] 
); 
  
    
// Calculating absolute difference
const absolute_difference = tf.losses.absoluteDifference( 
       y_true, y_pred, [0.7, 0.3, 0.2]) 
absolute_difference.print()

Producción:

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#losses.absoluteDifference