Norma istanza

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

Un livello che applica la normalizzazione dell'istanza su un mini-batch di input.

Riferimento: Normalizzazione dell'istanza: l'ingrediente mancante per una stilizzazione rapida .

  • Il valore di offset, noto anche come beta.

    Dichiarazione

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

    Dichiarazione

    public var scale: Tensor<Scalar> { get set }
  • L'asse su cui giacciono le caratteristiche.

    Dichiarazione

    public var axis: Int { get }
  • Il valore epsilon della varianza.

    Dichiarazione

    public var epsilon: Scalar { get }
  • Crea un livello di normalizzazione dell'istanza.

    Precondizione

    L'asse non può essere un asse batch.

    Precondizione

    L'offset deve avere rango 1.

    Precondizione

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

    Dichiarazione

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

    Parametri

    offset

    Il valore di offset iniziale.

    scale

    Il valore della scala iniziale.

    axis

    L'asse su cui giacciono le caratteristiche.

    epsilon

    Il valore epsilon della varianza.

  • Crea un livello di normalizzazione dell'istanza.

    Precondizione

    L'asse non può essere un asse batch.

    Precondizione

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

    Dichiarazione

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

    Parametri

    featureCount

    Il numero di funzionalità.

    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.

    Dichiarazione

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

    Parametri

    input

    L'input al livello.

    Valore di ritorno

    Il risultato.