ГруппаНорм

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

Слой, который применяет групповую нормализацию к мини-пакету входных данных.

Ссылка: Нормализация групп .

• компенсировать
  Значение смещения, также известное как бета.

  Декларация

  public var offset: Tensor<Scalar>

• шкала
  Значение шкалы, также известное как гамма.

  Декларация

  public var scale: Tensor<Scalar>

• группаКаунт
  Количество групп.

  Декларация

  @noDerivative
  public let groupCount: Int

• ось
  Ось, на которой лежат особенности.

  Декларация

  @noDerivative
  public let axis: Int

• эпсилон
  Значение дисперсии эпсилон.

  Декларация

  @noDerivative
  public let epsilon: Scalar

• init (смещение: масштаб: groupCount: ось: эпсилон:)
  Создает слой нормализации группы.

  Предварительное условие

  Ось не может быть пакетной осью.

  Предварительное условие

  Смещение должно иметь ранг 1.

  Предварительное условие

  Количество элементов смещения должно делиться на группы.

  Предварительное условие

  Смещение и масштаб должны иметь одинаковую форму.

  Декларация

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

  Параметры

  offset	Начальное значение смещения.
  scale	Начальное значение масштаба.
  groupCount	Количество групп.
  axis	Ось, на которой лежат особенности.
  epsilon	Значение дисперсии эпсилон.

• init(featureCount:groupCount:ось:эпсилон:)
  Создает слой нормализации группы.

  Предварительное условие

  Ось не может быть пакетной осью.

  Предварительное условие

  Количество объектов должно делиться на группы.

  Декларация

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

  Параметры

  featureCount	Количество функций.
  groupCount	Количество групп.
  axis	Ось, на которой лежат особенности. Значение по умолчанию — -1.
  epsilon	Небольшой скаляр увеличил дисперсию. Значение по умолчанию — 0,001.

• вперед(_:)
  Возвращает выходные данные, полученные в результате применения слоя к заданным входным данным.

  Предварительное условие

  Ось не может быть пакетной осью.

  Предварительное условие

  Количество объектов входа и смещения должно быть одинаковым.

  Декларация

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

  Параметры

  input

  Входные данные слоя.

  Возвращаемое значение

  Вывод.