СепараблеКонв2Д

@frozen
public struct SeparableConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Двумерный разделимый слой свертки.

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

• ГлубинныйФильтр
  Ядро 4-D глубинной свертки.

  Декларация

  public var depthwiseFilter: Tensor<Scalar>

• точечный фильтр
  Ядро 4-D поточечной свертки.

  Декларация

  public var pointwiseFilter: Tensor<Scalar>

• предвзятость
  Вектор смещения.

  Декларация

  public var bias: Tensor<Scalar>

• активация
  Поэлементная функция активации.

  Декларация

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• шаги
  Шаги скользящего окна для пространственных измерений.

  Декларация

  @noDerivative
  public let strides: (Int, 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 (DeepwiseFilter:pointwiseFilter:bias:активация:шаги:дополнение:)
  Создает слой SeparableConv2D 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,
    strides: (Int, Int) = (1, 1),
    padding: Padding = .valid
  )

  Параметры

  depthwiseFilter	Ядро 4-D глубинной свертки [filter height, filter width, input channels count, channel multiplier] .
  pointwiseFilter	Ядро 4-D поточечной свертки [1, 1, channel multiplier * input channels count, output channels count] .
  bias	Вектор смещения.
  activation	Поэлементная функция 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: шаги: дополнение: активация: useBias: deepwiseFilterInitializer: pointwiseFilterInitializer:biasInitializer:)
  Создает слой SeparableConv2D с заданной формой фильтра по глубине и по точкам, шагами, заполнением и функцией активации поэлементно.

  Декларация

  public init(
    depthwiseFilterShape: (Int, Int, Int, Int),
    pointwiseFilterShape: (Int, Int, Int, Int),
    strides: (Int, Int) = (1, 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 четырехмерного ядра глубинной свертки.
  pointwiseFilterShape	Форма четырехмерного ядра точечной свертки.
  strides	Шаги скользящего окна для пространственных/пространственно-временных измерений.
  padding	Алгоритм заполнения для свертки.
  activation	Функция поэлементной активации.
  filterInitializer	Инициализатор, используемый для параметров фильтра.
  biasInitializer	Инициализатор, используемый для параметров смещения.