GruppoNorma

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

Un livello che applica la normalizzazione del gruppo su un mini-batch di input.

Riferimento: normalizzazione del gruppo .

  • Il valore di offset, noto anche come beta.

    Dichiarazione

    public var offset: Tensor<Scalar>
  • Il valore di scala, noto anche come gamma.

    Dichiarazione

    public var scale: Tensor<Scalar>
  • Il numero di gruppi.

    Dichiarazione

    @noDerivative
    public let groupCount: Int
  • L'asse su cui giacciono le caratteristiche.

    Dichiarazione

    @noDerivative
    public let axis: Int
  • Il valore epsilon della varianza.

    Dichiarazione

    @noDerivative
    public let epsilon: Scalar
  • Crea un livello di normalizzazione del gruppo.

    Precondizione

    L'asse non può essere un asse batch.

    Precondizione

    L'offset deve avere rango 1.

    Precondizione

    Il numero di elementi dell'offset deve essere divisibile per gruppi.

    Precondizione

    L'offset e la scala devono avere la stessa forma.

    Dichiarazione

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

    Parametri

    offset

    Il valore di offset iniziale.

    scale

    Il valore della scala iniziale.

    groupCount

    Il numero di gruppi.

    axis

    L'asse su cui giacciono le caratteristiche.

    epsilon

    Il valore epsilon della varianza.

  • Crea un livello di normalizzazione del gruppo.

    Precondizione

    L'asse non può essere un asse batch.

    Precondizione

    Il conteggio delle funzionalità deve essere divisibile per gruppi.

    Dichiarazione

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

    Parametri

    featureCount

    Il numero di funzionalità.

    groupCount

    Il numero di gruppi.

    axis

    L'asse su cui giacciono le caratteristiche. Il valore predefinito è -1.

    epsilon

    Il piccolo scalare sommato alla varianza. Il valore predefinito è 0,001.

  • Restituisce l'output ottenuto dall'applicazione del livello all'input specificato.

    Precondizione

    L'asse non può essere un asse batch.

    Precondizione

    I numeri delle caratteristiche dell'input e dell'offset devono essere gli stessi.

    Dichiarazione

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

    Parametri

    input

    L'input al livello.

    Valore di ritorno

    Il risultato.