Función Tensorflow.js tf.losses.computeWeightedLoss()

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.computeWeightedLoss() calcula la pérdida ponderada entre dos tensores dados.

Sintaxis:

tf.losses.computeWeightedLoss(losses, weights, reduction)

Parámetros:

• pérdidas: Es un tensor de forma.
• pesos: Son aquellos tensores cuyo rango es 0 ó 1, y deben ser moldeables anchos a pérdida de forma.
• reducción: Es el tipo de reducción a aplicar a la pérdida. Debe ser de tipo Reducción.

Nota: El peso y la reducción son parámetros opcionales.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Initialising tensor1 as geek1.
let geek1 = tf.tensor2d([[1, 2, 5], [6, 7, 10]]);
 
// Initialising tensor2 as geek2.
let geek2 = tf.tensor2d([[5, 7, 11], [2, 4, 8]])
 
//computing weight loss between geek1 and geek2.
geek = tf.losses.computeWeightedLoss(geek1, geek2)
geek.print();

Producción:

Tensor
    32.333335876464844

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.Js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Computing weight loss between 3D and
// 4D tensors and printing the result.
tf.losses.computeWeightedLoss(
    tf.tensor3d([[[1], [2]], [[3], [4]]]),
    tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]])
).print();

Producción:

Tensor
    7.5

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#losses.computeWeightedLoss