공개 최종 클래스 LocalResponseNormalization
국소 응답 정규화.
4차원 '입력' 텐서는 (마지막 차원을 따라) 1차원 벡터의 3차원 배열로 처리되며 각 벡터는 독립적으로 정규화됩니다. 주어진 벡터 내에서 각 구성 요소는 '깊이_반경' 내 입력의 가중치 제곱 합계로 나뉩니다. 상세히,
sqr_sum[a, b, c, d] = sum(input[a, b, c, d - 깊이 반경 : d + 깊이_반경 + 1] ** 2) 출력 = 입력 / (바이어스 + 알파 * sqr_sum) ** 베타
자세한 내용은 [Krizhevsky 외, 심층 합성곱 신경망을 사용한 ImageNet 분류(NIPS 2012)](http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks)를 참조하세요. ).
중첩 클래스
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 LocalResponseNormalization.Options | 알파 (플로트 알파) |
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 LocalResponseNormalization.Options | 베타 (플로트 베타) |
| 정적 LocalResponseNormalization.Options | 바이어스 (플로트 바이어스) |
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > LocalResponseNormalization <T> | |
| 정적 LocalResponseNormalization.Options | 깊이 반경 (긴 깊이 반경) |
| 출력 <T> | 출력 () |
상속된 메서드
| 부울 | 같음 (개체 arg0) |
| 마지막 수업<?> | getClass () |
| 정수 | 해시 코드 () |
| 최종 무효 | 알림 () |
| 최종 무효 | 통지모두 () |
| 끈 | toString () |
| 최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
| 최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
| 최종 무효 | 기다리다 () |
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수값: "LRN"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static LocalResponseNormalization.Options 바이어스 (부동 바이어스)
매개변수
| 편견 | 오프셋(0으로 나누는 것을 피하기 위해 일반적으로 양수). |
|---|
공개 정적 LocalResponseNormalization <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 옵션... 옵션)
새로운 LocalResponseNormalization 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | 4-D. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- LocalResponseNormalization의 새 인스턴스