Normalización de la respuesta local.
El tensor de "entrada" 4-D se trata como una matriz 3-D de vectores 1-D (a lo largo de la última dimensión), y cada vector se normaliza de forma independiente. Dentro de un vector dado, cada componente se divide por la suma ponderada al cuadrado de las entradas dentro de "depth_radius". En detalle,
sqr_sum [a, b, c, d] = sum (entrada [a, b, c, d - profundidad_radio: d + profundidad_radio + 1] ** 2) salida = entrada / (sesgo + alfa * sqr_sum) ** beta
Para obtener más información, consulte [Krizhevsky et al., Clasificación de ImageNet con redes neuronales convolucionales profundas (NIPS 2012)] (http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks ).
Clases anidadas
clase | LocalResponseNormalization.Options | Los atributos opcionales para LocalResponseNormalization |
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
estáticas LocalResponseNormalization.Options | alfa (Float alfa) |
Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
estáticas LocalResponseNormalization.Options | beta (beta Float) |
estáticas LocalResponseNormalization.Options | sesgo (sesgo Float) |
estática <T se extiende TNumber > LocalResponseNormalization <T> | crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, Opciones ... Opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación LocalResponseNormalization. |
estáticas LocalResponseNormalization.Options | depthRadius (Long depthRadius) |
Salida <T> | salida () |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
public static LocalResponseNormalization.Options alfa (Float alfa)
Parámetros
alfa | Un factor de escala, generalmente positivo. |
---|
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
estáticas pública LocalResponseNormalization.Options beta (beta flotador)
Parámetros
beta | Un exponente. |
---|
estáticas pública LocalResponseNormalization.Options sesgo (sesgo del flotador)
Parámetros
parcialidad | Un desplazamiento (generalmente positivo para evitar dividir por 0). |
---|
public static LocalResponseNormalization <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación LocalResponseNormalization.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
aporte | 4-D. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de LocalResponseNormalization
public static LocalResponseNormalization.Options depthRadius (Long depthRadius)
Parámetros
depthRadius | 0-D. Medio ancho de la ventana de normalización 1-D. |
---|