NhómNorm

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

Một lớp áp dụng chuẩn hóa nhóm cho một loạt đầu vào nhỏ.

Tham khảo: Chuẩn hóa nhóm .

• bù lại
  Giá trị bù trừ, còn được gọi là beta.

  Tuyên ngôn

  public var offset: Tensor<Scalar>

• tỉ lệ
  Giá trị tỷ lệ, còn được gọi là gamma.

  Tuyên ngôn

  public var scale: Tensor<Scalar>

• nhómĐếm
  Số lượng nhóm.

  Tuyên ngôn

  @noDerivative
  public let groupCount: Int

• trục
  Trục nơi các tính năng nằm.

  Tuyên ngôn

  @noDerivative
  public let axis: Int

• epsilon
  Giá trị phương sai epsilon.

  Tuyên ngôn

  @noDerivative
  public let epsilon: Scalar

• init(offset:scale:groupCount:axis:epsilon:)
  Tạo một lớp chuẩn hóa nhóm.

  điều kiện tiên quyết

  Trục không thể là trục lô.

  điều kiện tiên quyết

  Phần bù phải có hạng 1.

  điều kiện tiên quyết

  Số phần tử của offset phải chia hết cho các nhóm.

  điều kiện tiên quyết

  Phần bù và tỷ lệ phải có hình dạng giống nhau.

  Tuyên ngôn

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

  Thông số

  offset	Giá trị bù đắp ban đầu.
  scale	Giá trị quy mô ban đầu.
  groupCount	Số lượng nhóm.
  axis	Trục nơi các tính năng nằm.
  epsilon	Giá trị phương sai epsilon.

• init(featureCount:groupCount:axis:epsilon:)
  Tạo một lớp chuẩn hóa nhóm.

  điều kiện tiên quyết

  Trục không thể là trục lô.

  điều kiện tiên quyết

  Số lượng tính năng phải được chia cho các nhóm.

  Tuyên ngôn

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

  Thông số

  featureCount	Số lượng các tính năng.
  groupCount	Số lượng nhóm.
  axis	Trục nơi các tính năng nằm. Giá trị mặc định là -1.
  epsilon	Vô hướng nhỏ được thêm vào phương sai. Giá trị mặc định là 0,001.

• phía trước(_:)
  Trả về kết quả thu được từ việc áp dụng lớp cho đầu vào đã cho.

  điều kiện tiên quyết

  Trục không thể là trục lô.

  điều kiện tiên quyết

  Số lượng đặc điểm của đầu vào và phần bù phải giống nhau.

  Tuyên ngôn

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

  Thông số

  input

  Đầu vào của lớp.

  Giá trị trả về

  Đầu ra.