tensor akışı:: işlem:: LRN

#include <nn_ops.h>

Yerel Yanıt Normalleştirmesi.

Özet

4 boyutlu input tensörü, 1 boyutlu vektörlerin (son boyut boyunca) 3 boyutlu bir dizisi olarak ele alınır ve her vektör bağımsız olarak normalleştirilir. Belirli bir vektör içinde her bileşen, depth_radius içindeki girdilerin ağırlıklı, kare toplamına bölünür. Ayrıntılı olarak,

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

Ayrıntılar için bkz . Krizhevsky ve diğerleri, derin evrişimli sinir ağlarıyla ImageNet sınıflandırması (NIPS 2012) .

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • giriş: 4-D.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • derinlik_yarıçap: 0-D. 1 boyutlu normalleştirme penceresinin yarı genişliği.
  • önyargı: Bir sapma (0'a bölünmeyi önlemek için genellikle pozitiftir).
  • alfa: Genellikle pozitif olan bir ölçek faktörü.
  • beta: Bir üs.

İade:

  • Output : Çıkış tensörü.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation
output

Kamu işlevleri

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

Genel statik işlevler

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

Yapılar

tensorflow:: ops:: LRN:: Öznitelikler

LRN için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı 

::tensorflow::Output output

Kamu işlevleri

LRN 

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

LRN 

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

düğüm 

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş 

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı 

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

Alfa 

Attrs Alpha(
  float x
)

Beta 

Attrs Beta(
  float x
)

Ön yargı 

Attrs Bias(
  float x
)

DerinlikYarıçap 

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)