Norma Grup

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

Lapisan yang menerapkan normalisasi grup pada sejumlah kecil masukan.

Referensi: Normalisasi Grup .

• mengimbangi
  Nilai offset, juga dikenal sebagai beta.

  Pernyataan

  public var offset: Tensor<Scalar>

• skala
  Nilai skala, juga dikenal sebagai gamma.

  Pernyataan

  public var scale: Tensor<Scalar>

• jumlah grup
  Jumlah kelompok.

  Pernyataan

  @noDerivative
  public let groupCount: Int

• sumbu
  Sumbu tempat fitur berada.

  Pernyataan

  @noDerivative
  public let axis: Int

• epsilon
  Nilai varians epsilon.

  Pernyataan

  @noDerivative
  public let epsilon: Scalar

• init(offset:skala:groupCount:axis:epsilon :)
  Membuat lapisan normalisasi grup.

  Prasyarat

  Sumbu tidak boleh berupa sumbu batch.

  Prasyarat

  Offset harus memiliki peringkat 1.

  Prasyarat

  Banyaknya elemen offset harus habis dibagi kelompok.

  Prasyarat

  Offset dan skalanya harus mempunyai bentuk yang sama.

  Pernyataan

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

  Parameter

  offset	Nilai offset awal.
  scale	Nilai skala awal.
  groupCount	Jumlah kelompok.
  axis	Sumbu tempat fitur berada.
  epsilon	Nilai varians epsilon.

• init(featureCount:groupCount:axis:epsilon :)
  Membuat lapisan normalisasi grup.

  Prasyarat

  Sumbu tidak boleh berupa sumbu batch.

  Prasyarat

  Jumlah fitur harus dapat dibagi berdasarkan kelompok.

  Pernyataan

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

  Parameter

  featureCount	Jumlah fitur.
  groupCount	Jumlah kelompok.
  axis	Sumbu tempat fitur berada. Nilai defaultnya adalah -1.
  epsilon	Skalar kecil menambah varians. Nilai defaultnya adalah 0,001.

• maju(_:)
  Mengembalikan keluaran yang diperoleh dari penerapan lapisan ke masukan yang diberikan.

  Prasyarat

  Sumbu tidak boleh berupa sumbu batch.

  Prasyarat

  Jumlah fitur masukan dan offset harus sama.

  Pernyataan

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

  Parameter

  input

  Masukan ke lapisan.

  Nilai Pengembalian

  Hasil.