टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: एलआरएन

#include <nn_ops.h>

स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण.

सारांश

4-डी input टेंसर को 1-डी वैक्टर (अंतिम आयाम के साथ) की 3-डी सरणी के रूप में माना जाता है, और प्रत्येक वेक्टर को स्वतंत्र रूप से सामान्यीकृत किया जाता है। किसी दिए गए वेक्टर के भीतर, प्रत्येक घटक को depth_radius के भीतर इनपुट के भारित, वर्ग योग से विभाजित किया जाता 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, क्रिज़ेव्स्की एट अल, डीप कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (एनआईपीएस 2012) के साथ इमेजनेट वर्गीकरण देखें।

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • इनपुट: 4-डी.

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • गहराई_त्रिज्या: 0-डी. 1-डी सामान्यीकरण विंडो की आधी चौड़ाई।
  • पूर्वाग्रह: एक ऑफसेट (आमतौर पर 0 से विभाजित होने से बचने के लिए सकारात्मक)।
  • अल्फ़ा: एक स्केल फ़ैक्टर, आमतौर पर सकारात्मक।
  • बीटा: एक प्रतिपादक.

रिटर्न:

  • Output : आउटपुट टेंसर.

निर्माता और विध्वंसक

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

सार्वजनिक गुण

operation
output

सार्वजनिक समारोह

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)

संरचनाएँ

टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: एलआरएन:: एटर्स

एलआरएन के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर।

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

आउटपुट 

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक समारोह

एलआरएन 

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

एलआरएन 

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

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

अल्फा 

Attrs Alpha(
  float x
)

बीटा 

Attrs Beta(
  float x
)

पक्षपात 

Attrs Bias(
  float x
)

गहराई त्रिज्या 

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)