Normalización de la respuesta local.
El tensor de "entrada" 4-D se trata como una matriz 3-D de vectores 1-D (a lo largo de la última dimensión), y cada vector se normaliza de forma independiente. Dentro de un vector dado, cada componente se divide por la suma cuadrada ponderada de las entradas dentro de `profundidad_radius`. En detalle,
suma_sqr[a, b, c, d] = suma(entrada[a, b, c, d - radio_profundidad: d + radio_profundidad + 1] ** 2) salida = entrada / (sesgo + alfa * suma_sqr) ** beta
Para obtener más información, consulte [Krizhevsky et al., Clasificación ImageNet con redes neuronales convolucionales profundas (NIPS 2012)] (http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks ).
Clases anidadas
| clase | Opciones de normalización de respuesta local | Atributos opcionales para LocalResponseNormalization | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Opciones estáticas de Normalización de respuesta local | alfa (alfa flotante) |
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| Opciones estáticas de Normalización de respuesta local | beta (beta flotante) |
| Opciones estáticas de Normalización de respuesta local | sesgo (sesgo de flotación) |
| estático <T extiende TNumber > LocalResponseNormalization <T> | crear (alcance alcance , entrada Operando <T>, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación LocalResponseNormalization. |
| Opciones estáticas de Normalización de respuesta local | DepthRadius (Radio de profundidad largo) |
| Salida <T> | producción () |
Métodos heredados
| booleano | es igual (Objeto arg0) |
| Clase final<?> | obtenerclase () |
| En t | código hash () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notificar a todos () |
| Cadena | Encadenar () |
| vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
| vacío final | espera (arg0 largo) |
| vacío final | esperar () |
| entorno de ejecución abstracto | entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación. |
| operación abstracta |
| Salida abstracta <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| resumen T | como Tensor () Devuelve el tensor en este operando. |
| forma abstracta | |
| clase abstracta<T> | tipo () Devuelve el tipo de tensor de este operando. |
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
público estático LocalResponseNormalization.Options alfa (Float alfa)
Parámetros
| alfa | Un factor de escala, generalmente positivo. |
|---|
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
pública estática LocalResponseNormalization.Options beta (beta flotante)
Parámetros
| beta | Un exponente. |
|---|
Sesgo de LocalResponseNormalization.Options estático público (sesgo de flotación)
Parámetros
| inclinación | Un desplazamiento (normalmente positivo para evitar dividir por 0). |
|---|
creación pública estática de LocalResponseNormalization <T> (alcance del alcance , entrada del operando <T>, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación LocalResponseNormalization.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| aporte | 4-D. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de LocalResponseNormalization
público estático LocalResponseNormalization.Options DepthRadius (largo DepthRadius)
Parámetros
| profundidadRadio | 0-D. Medio ancho de la ventana de normalización 1-D. |
|---|