গ্রুপ নর্ম

@frozen
public struct GroupNorm<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

একটি স্তর যা ইনপুটগুলির একটি মিনি-ব্যাচের উপর গ্রুপ স্বাভাবিককরণ প্রয়োগ করে।

রেফারেন্স: গ্রুপ স্বাভাবিককরণ

  • অফসেট মান, বিটা নামেও পরিচিত।

    ঘোষণা

    public var offset: Tensor<Scalar>
  • স্কেল মান, গামা নামেও পরিচিত।

    ঘোষণা

    public var scale: Tensor<Scalar>
  • দলের সংখ্যা।

    ঘোষণা

    @noDerivative
    public let groupCount: Int
  • অক্ষ যেখানে বৈশিষ্ট্য মিথ্যা.

    ঘোষণা

    @noDerivative
    public let axis: Int
  • ভ্যারিয়েন্স এপিসিলন মান।

    ঘোষণা

    @noDerivative
    public let epsilon: Scalar
  • একটি গ্রুপ স্বাভাবিককরণ স্তর তৈরি করে।

    পূর্বশর্ত

    অক্ষ ব্যাচ অক্ষ হতে পারে না.

    পূর্বশর্ত

    অফসেটের র‍্যাঙ্ক 1 থাকতে হবে।

    পূর্বশর্ত

    অফসেটের উপাদানের সংখ্যা অবশ্যই গোষ্ঠী দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে।

    পূর্বশর্ত

    অফসেট এবং স্কেল একই আকৃতি থাকতে হবে.

    ঘোষণা

    public init(
      offset: Tensor<Scalar>,
      scale: Tensor<Scalar>,
      groupCount: Int,
      axis: Int,
      epsilon: Scalar
    )

    পরামিতি

    offset

    প্রাথমিক অফসেট মান।

    scale

    প্রাথমিক স্কেলের মান।

    groupCount

    দলের সংখ্যা।

    axis

    অক্ষ যেখানে বৈশিষ্ট্য মিথ্যা.

    epsilon

    ভ্যারিয়েন্স এপিসিলন মান।

  • একটি গ্রুপ স্বাভাবিককরণ স্তর তৈরি করে।

    পূর্বশর্ত

    অক্ষ ব্যাচ অক্ষ হতে পারে না.

    পূর্বশর্ত

    বৈশিষ্ট্য গণনা গ্রুপ দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে.

    ঘোষণা

    public init(
      featureCount: Int,
      groupCount: Int,
      axis: Int = -1,
      epsilon: Scalar = 1e-3
    )

    পরামিতি

    featureCount

    বৈশিষ্ট্য সংখ্যা.

    groupCount

    দলের সংখ্যা।

    axis

    অক্ষ যেখানে বৈশিষ্ট্য মিথ্যা. ডিফল্ট মান হল -1।

    epsilon

    ছোট স্কেলার ভিন্নতা যোগ করা হয়েছে. ডিফল্ট মান হল 0.001।

  • প্রদত্ত ইনপুটে স্তর প্রয়োগ করে প্রাপ্ত আউটপুট ফেরত দেয়।

    পূর্বশর্ত

    অক্ষ ব্যাচ অক্ষ হতে পারে না.

    পূর্বশর্ত

    ইনপুট এবং অফসেটের বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা অবশ্যই একই হতে হবে।

    ঘোষণা

    @differentiable
    public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

    পরামিতি

    input

    লেয়ারে ইনপুট।

    ফেরত মূল্য

    আউটপুট.