SeparableConv2D

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

طبقة تلافيفية ثنائية الأبعاد قابلة للفصل.

تقوم هذه الطبقة بإجراء التفاف عميق يعمل بشكل منفصل على القنوات متبوعًا بالتفاف نقطي يمزج القنوات.

• DeepwiseFilter
  نواة التلافيف العميقة رباعية الأبعاد.

  تصريح

  public var depthwiseFilter: Tensor<Scalar>

• PointwiseFilter
  نواة الالتواء النقطية رباعية الأبعاد.

  تصريح

  public var pointwiseFilter: Tensor<Scalar>

• تحيز
  ناقل التحيز.

  تصريح

  public var bias: Tensor<Scalar>

• التنشيط
  وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.

  تصريح

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• خطوات واسعة
  خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.

  تصريح

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• حشوة
  خوارزمية الحشو للالتفاف.

  تصريح

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• التنشيط
  نوع وظيفة التنشيط حسب العناصر.

  تصريح

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

• الحرف الأول (deepwiseFilter:pointwiseFilter:bias:activation:strides:padding :)
  ينشئ طبقة SeparableConv2D باستخدام مرشح العمق والنقطة المحدد والتحيز ووظيفة التنشيط والخطوات والحشو.

  تصريح

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

  حدود

  depthwiseFilter	نواة التلافيف العميقة رباعية الأبعاد [filter height, filter width, input channels count, channel multiplier] .
  pointwiseFilter	نواة الالتفاف النقطية رباعية الأبعاد [1, 1, channel multiplier * input channels count, output channels count] .
  bias	ناقل التحيز.
  activation	وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
  strides	خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.
  padding	خوارزمية الحشو للالتفاف.

• إلى الأمام(_:)
  إرجاع المخرجات التي تم الحصول عليها من تطبيق الطبقة على المدخلات المحددة.

  تصريح

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

  حدود

  input

  الإدخال إلى الطبقة

  قيمة الإرجاع

  الإخراج.

• الحرف الأول (DeepwiseFilterShape:pointwiseFilterShape:خطوات:حشو:تنشيط:useBias:deepwiseFilterInitializer:pointwiseFilterInitializer:biasInitializer :)
  ينشئ طبقة SeparableConv2D مع شكل مرشح العمق والنقطة المحدد، والخطوات، والحشو، ووظيفة التنشيط حسب العنصر.

  تصريح

  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()
  )

  حدود

  depthwiseFilterShape	شكل النواة التلافيفية العميقة رباعية الأبعاد.
  pointwiseFilterShape	شكل النواة التلافيفية النقطية رباعية الأبعاد.
  strides	خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية/الزمانية.
  padding	خوارزمية الحشو للالتفاف.
  activation	وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
  filterInitializer	مُهيئ لاستخدامه في معلمات التصفية.
  biasInitializer	مُهيئ لاستخدامه في معلمات التحيز.