LayerNorm

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

입력의 미니 배치에 대해 레이어 정규화를 적용하는 레이어입니다.

참조: 레이어 정규화 .

• 오프셋
  베타라고도 하는 오프셋 값입니다.

  선언

  public var offset: Tensor<Scalar>

• 규모
  감마라고도 하는 배율 값입니다.

  선언

  public var scale: Tensor<Scalar>

• 중심선
  축.

  선언

  @noDerivative
  public let axis: Int

• 엡실론
  분산 엡실론 값입니다.

  선언

  @noDerivative
  public let epsilon: Scalar

• init(오프셋:스케일:축:엡실론:)
  레이어 정규화 레이어를 만듭니다.

  선언

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

• init(featureCount:축:엡실론:)
  레이어 정규화 레이어를 만듭니다.

  선언

  public init(
    featureCount: Int,
    axis: Int,
    epsilon: Scalar = 0.001
  )

  매개변수

  featureCount	기능의 수.
  axis	정규화해야 하는 축입니다.
  epsilon	분산에 작은 스칼라가 추가되었습니다.

• 앞으로(_:)
  주어진 입력에 레이어를 적용하여 얻은 출력을 반환합니다.

  선언

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

  매개변수

  input

  레이어에 대한 입력입니다.

  반환 값

  출력.