Коннекционистская временная классификация (CTC) потеря для несогласованной классификации последовательностей
Операция CTC вычисляет потери коннекционистской временной классификации (CTC) между выровненными последовательностями.
ctc
функция вычисляет потери CTC между предсказаниями и целями, представленными как dlarray
данные. Использование dlarray
облегчает работу с данными высоких размерностей, позволяя пометить размеры. Для примера можно пометить, какие размерности соответствуют пространственным, временным, канальным и пакетным размерностям, используя 'S'
, 'T'
, 'C'
, и 'B'
метки, соответственно. Для неопределенных и других размерностей используйте 'U'
метка. Для dlarray
функции объекта, которые работают над конкретными размерностями, можно задать метки размера путем форматирования dlarray
объект непосредственно, или при помощи 'DataFormat'
опция.
возвращает потери CTC между форматированными loss
= ctc(dlY
,targets
,YMask
,targetsMask
)dlarray
dlY объекта
содержащие предсказания и целевые значения targets
использование предсказания и целевых масок YMask
и targetsMask
, соответственно.
Для неформатированных входных данных используйте 'DataFormat'
опция.
также задает формат размерности loss
= ctc(dlY
,targets
,YMask
,targetsMask
,'DataFormat',FMT)FMT
когда dlY
не является форматированным dlarray
.
задает опции, использующие один или несколько аргументы пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Для примера, loss
= ctc(___,Name,Value
)'BlankIndex','last'
задает пустой индекс, соответствующий последнему элементу словаря.
crossentropy
| dlarray
| dlfeval
| dlgradient
| mse
| sigmoid
| softmax