СепарабельКонв1Д

@frozen
public struct SeparableConv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Одномерный отделимый слой свертки.

Этот слой выполняет глубинную свертку, которая действует отдельно на каналы, за которой следует точечная свертка, которая смешивает каналы.

• ГлубинныйФильтр
  Ядро трехмерной глубинной свертки.

  Декларация

  public var depthwiseFilter: Tensor<Scalar>

• точечный фильтр
  Ядро трехмерной поточечной свертки.

  Декларация

  public var pointwiseFilter: Tensor<Scalar>

• предвзятость
  Вектор смещения.

  Декларация

  public var bias: Tensor<Scalar>

• активация
  Функция поэлементной активации.

  Декларация

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• шагать
  Шаги скользящего окна для пространственных измерений.

  Декларация

  @noDerivative
  public let stride: Int

• прокладка
  Алгоритм заполнения для свертки.

  Декларация

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• Активация
  Тип функции поэлементной активации.

  Декларация

  public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

• init (глубинный фильтр: точечный фильтр: смещение: активация: шаг: дополнение:)
  Создает слой SeparableConv1D с указанным глубинным и точечным фильтром, смещением, функцией активации, шагами и заполнением.

  Декларация

  public init(
    depthwiseFilter: Tensor<Scalar>,
    pointwiseFilter: Tensor<Scalar>,
    bias: Tensor<Scalar>? = nil,
    activation: @escaping Activation = identity,
    stride: Int = 1,
    padding: Padding = .valid
  )

  Параметры

  depthwiseFilter	Ядро трехмерной глубинной свертки [filter width, input channels count, channel multiplier] .
  pointwiseFilter	Ядро трехмерной поточечной свертки [1, channel multiplier * input channels count, output channels count] .
  bias	Вектор смещения.
  activation	Функция поэлементной активации.
  strides	Шаги скользящего окна для пространственных измерений.
  padding	Алгоритм заполнения для свертки.

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

  Декларация

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

  Параметры

  input

  Входные данные слоя.

  Возвращаемое значение

  Вывод.

• init (lengthwiseFilterShape: pointwiseFilterShape: шаг: дополнение: активация: useBias: deepwiseFilterInitializer: pointwiseFilterInitializer:biasInitializer:)
  Создает слой SeparableConv1D с заданной формой фильтра по глубине и по точкам, шагами, заполнением и функцией активации поэлементно.

  Декларация

  public init(
    depthwiseFilterShape: (Int, Int, Int),
    pointwiseFilterShape: (Int, Int, Int),
    stride: Int = 1,
    padding: Padding = .valid,
    activation: @escaping Activation = identity,
    useBias: Bool = true,
    depthwiseFilterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    pointwiseFilterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
  )

  Параметры

  depthwiseFilterShape	Форма трехмерного ядра глубинной свертки.
  pointwiseFilterShape	Форма трехмерного ядра точечной свертки.
  strides	Шаги скользящего окна временных измерений.
  padding	Алгоритм заполнения для свертки.
  activation	Функция поэлементной активации.
  filterInitializer	Инициализатор, используемый для параметров фильтра.
  biasInitializer	Инициализатор, используемый для параметров смещения.