Norma grupowa

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

Warstwa, która stosuje normalizację grupową w mini-partii danych wejściowych.

Odniesienie: Normalizacja grupy .

• zrównoważyć
  Wartość przesunięcia, znana również jako beta.

  Deklaracja

  public var offset: Tensor<Scalar>

• skala
  Wartość skali, znana również jako gamma.

  Deklaracja

  public var scale: Tensor<Scalar>

• liczba grup
  Liczba grup.

  Deklaracja

  @noDerivative
  public let groupCount: Int

• oś
  Oś, na której znajdują się cechy.

  Deklaracja

  @noDerivative
  public let axis: Int

• epsilon
  Wartość epsilon wariancji.

  Deklaracja

  @noDerivative
  public let epsilon: Scalar

• init(offset:scale:groupCount:oś:epsilon:)
  Tworzy warstwę normalizacji grupy.

  Warunek wstępny

  Oś nie może być osią wsadową.

  Warunek wstępny

  Przesunięcie musi mieć rangę 1.

  Warunek wstępny

  Liczba elementów przesunięcia musi być podzielna przez grupy.

  Warunek wstępny

  Przesunięcie i skala muszą mieć ten sam kształt.

  Deklaracja

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

  Parametry

  offset	Początkowa wartość przesunięcia.
  scale	Początkowa wartość skali.
  groupCount	Liczba grup.
  axis	Oś, na której znajdują się cechy.
  epsilon	Wartość epsilon wariancji.

• init(featureCount:groupCount:oś:epsilon:)
  Tworzy warstwę normalizacji grupy.

  Warunek wstępny

  Oś nie może być osią wsadową.

  Warunek wstępny

  Liczba obiektów musi być podzielna przez grupy.

  Deklaracja

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

  Parametry

  featureCount	Liczba funkcji.
  groupCount	Liczba grup.
  axis	Oś, na której znajdują się cechy. Wartość domyślna to -1.
  epsilon	Mały skalar dodał do wariancji. Wartość domyślna to 0,001.

• do przodu(_:)
  Zwraca wynik uzyskany po zastosowaniu warstwy do podanych danych wejściowych.

  Warunek wstępny

  Oś nie może być osią wsadową.

  Warunek wstępny

  Numery cech wejściowych i przesunięcia muszą być takie same.

  Deklaracja

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

  Parametry

  input

  Wejście do warstwy.

  Wartość zwracana

  Wyjście.