टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: LRN
#include <nn_ops.h>स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण।
सारांश
4-डी input टेंसर को 1-डी वैक्टर के 3-डी सरणी (अंतिम आयाम के साथ) के रूप में माना जाता है, और प्रत्येक वेक्टर स्वतंत्र रूप से सामान्यीकृत होता है। दिए गए वेक्टर के भीतर, प्रत्येक घटक को depth_radius भीतर इनपुट के भारित, चुकता राशि से विभाजित किया गया है। विस्तार से,
sqr_sum[a, b, c, d] =
sum(input[a, b, c, d - depth_radius : d + depth_radius + 1] ** 2)
output = input / (bias + alpha * sqr_sum) ** beta
विवरण के लिए, Krizhevsky एट अल।, गहरी सजातीय तंत्रिका नेटवर्क (NIPS 2012) के साथ ImageNet वर्गीकरण देखें ।
तर्क:
- गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- इनपुट: 4-डी
वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):
- डेप्थ_राडियस: 0-डी। 1-D सामान्यीकरण विंडो की आधी-चौड़ाई।
- पूर्वाग्रह: एक ऑफसेट (आमतौर पर 0 से विभाजित होने से बचने के लिए सकारात्मक)।
- अल्फा: एक स्केल फैक्टर, आमतौर पर सकारात्मक।
- बीटा: एक घातांक।
रिटर्न:
-
Output: आउटपुट टेंसर।
कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स | |
|---|---|
LRN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input) | |
LRN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, const LRN::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक विशेषताएँ | |
|---|---|
operation | |
output | |
सार्वजनिक कार्य | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
|---|---|
Alpha (float x) | |
Beta (float x) | |
Bias (float x) | |
DepthRadius (int64 x) | |
संरचनाएं | |
|---|---|
| टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: LRN :: एट्र्स | |
सार्वजनिक विशेषताएँ
ऑपरेशन
Operation operation
उत्पादन
::tensorflow::Output output
सार्वजनिक कार्य
LRN
LRN( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input )
LRN
0 ए 78030160नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट
operator::tensorflow::Input() constहै
ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
अल्फा
Attrs Alpha( float x )
बीटा
08 डी 8 एफ 7 ए 100पक्षपात
Attrs Bias( float x )
डेप्थराडियस
Attrs DepthRadius( int64 x )