przepływ tensorowy:: ops:: LRN

#include <nn_ops.h>

Normalizacja odpowiedzi lokalnej.

Streszczenie

Tensor input 4-D jest traktowany jako tablica 3-D wektorów 1-D (wzdłuż ostatniego wymiaru), a każdy wektor jest normalizowany niezależnie. W obrębie danego wektora każdy składnik jest dzielony przez ważoną kwadratową sumę danych wejściowych w depth_radius . Szczegółowo, 

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

Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Krizhevsky i in., Klasyfikacja ImageNet z głębokimi splotowymi sieciami neuronowymi (NIPS 2012) .

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • wejście: 4-D.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • promień_głębokości: 0-D. Połowa szerokości okna normalizacji 1-D.
  • odchylenie: przesunięcie (zwykle dodatnie, aby uniknąć dzielenia przez 0).
  • alfa: Współczynnik skali, zwykle dodatni.
  • beta: wykładnik.

Zwroty:

Konstruktory i destruktory

LRN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input)
LRN (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, const LRN::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

operation
output

Funkcje publiczne

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Publiczne funkcje statyczne

Alpha (float x)
Beta (float x)
Bias (float x)
DepthRadius (int64 x)

Struktury

tensorflow:: ops:: LRN:: Atrybuty

Opcjonalne narzędzia ustawiające atrybuty dla LRN .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

wyjście 

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

LRN 

 LRN(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input
)

LRN 

 LRN(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  const LRN::Attrs & attrs
)

węzeł 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Wejście 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Wyjście 

 operator::tensorflow::Output() const

Publiczne funkcje statyczne

Alfa 

Attrs Alpha(
  float x
)

Beta 

Attrs Beta(
  float x
)

Stronniczość 

Attrs Bias(
  float x
)

GłębokośćPromień

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)