تدفق التوتر:: العمليات:: LRN

#include <nn_ops.h>

تطبيع الاستجابة المحلية.

ملخص

يتم التعامل مع موتر input رباعي الأبعاد كمصفوفة ثلاثية الأبعاد من المتجهات أحادية الأبعاد (على طول البعد الأخير)، ويتم تسوية كل متجه بشكل مستقل. داخل متجه معين، يتم تقسيم كل مكون على المجموع المربع والمرجح 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، راجع Krizhevsky et al.، تصنيف ImageNet مع الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (NIPS 2012) .

الحجج:

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • عمق_نصف القطر: 0-D. نصف عرض نافذة التطبيع 1-D.
  • الانحياز: إزاحة (عادة ما تكون موجبة لتجنب القسمة على 0).
  • ألفا: عامل مقياس، وعادة ما يكون إيجابيا.
  • بيتا: الأس.

العوائد:

  • 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)

الصفات العامة

operation
output

الوظائف العامة

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

وظائف ثابتة العامة

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

الهياكل

Tensorflow:: ops:: LRN:: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ LRN .

الصفات العامة

عملية 

Operation operation

الإخراج 

::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::الإخراج 

 operator::tensorflow::Output() const

وظائف ثابتة العامة

ألفا 

Attrs Alpha(
  float x
)

بيتا 

Attrs Beta(
  float x
)

تحيز 

Attrs Bias(
  float x
)

نصف قطر العمق 

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)