تينسورفلو :: العمليات :: LRN

#include <nn_ops.h>

تطبيع الاستجابة المحلية.

ملخص

يتم التعامل مع موتر input رباعي الأبعاد كمصفوفة ثلاثية الأبعاد لمتجهات 1-D (على طول البعد الأخير) ، ويتم تطبيع كل متجه بشكل مستقل. داخل متجه معين ، يتم تقسيم كل مكون على المجموع التربيعي المرجح للمدخلات داخل depth_radius . بالتفصيل ،

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

لمزيد من التفاصيل ، انظر Krizhevsky et al. ، تصنيف ImageNet مع الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (NIPS 2012) .

الحجج:

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • عمق_ نصف القطر: 0-د. نصف عرض نافذة تطبيع 1-D.
  • الانحياز: إزاحة (عادة إيجابية لتجنب القسمة على 0).
  • ألفا: عامل مقياس ، وعادة ما يكون موجبا.
  • بيتا: الأس.

عائدات:

  • Output : موتر الإخراج.

البنائين والمدمرين

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

السمات العامة

operation
output

الوظائف العامة

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

وظائف ثابتة عامة

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

الهياكل

tensorflow :: ops :: LRN :: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ LRN .

السمات العامة

عملية

Operation operation

انتاج

::tensorflow::Output output

الوظائف العامة

LRN

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

LRN

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

العقدة

::tensorflow::Node * node() const 

المشغل :: tensorflow :: الإدخال

 operator::tensorflow::Input() const 

المشغل :: Tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

وظائف ثابتة عامة

ألفا

Attrs Alpha(
  float x
)

بيتا

Attrs Beta(
  float x
)

انحياز، نزعة

Attrs Bias(
  float x
)

عمق راديوس

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)