| 알려진 직접 서브클래스 |
주어진 평균 및 stddev로 TensorBuffer 를 정규화합니다. 출력 = (입력 - 평균) / stddev.
공공 생성자
NormalizeOp (부동 평균, 부동 표준편차) NormalizeOp를 초기화합니다. | |
NormalizeOp (float[] 평균, float[] stddev) NormalizeOp를 초기화합니다. |
공개 방법
| 텐서버퍼 |
상속된 메서드
공공 생성자
공개 NormalizeOp (부동 평균, 부동 표준편차)
NormalizeOp를 초기화합니다. 호출되면 다음을 충족하는 새로운 TensorBuffer 생성합니다:
output = (input - mean) / stddev
다음 두 가지 경우에는 mean 0으로, stddev 1로 재설정하여 정규화를 우회합니다.
1. mean 과 {code stddev}는 모두 0입니다.
2. mean 은 0이고 {stddev}는 무한대입니다.
참고: mean 0으로 설정되고 stddev 가 1로 설정되면 계산이 발생하지 않으며 실행 시 원래 입력이 직접 반환됩니다.
참고: 반환된 TensorBuffer 는 현재 항상 DataType.FLOAT32 텐서입니다. 단, 입력이 DataType.UINT8 텐서인 경우 mean 은 0으로 설정되고 stddev 는 1로 설정되어 원래 DataType.UINT8 텐서가 반환됩니다.
매개변수
| 평균 | 먼저 빼야 할 평균값입니다. |
|---|---|
| 표준편차 | 그런 다음 나눌 표준 편차 값입니다. |
던지기
| IllegalArgumentException | stddev 가 0인 경우. |
|---|
공개 NormalizeOp (float[] 평균, float[] stddev)
NormalizeOp를 초기화합니다. 호출되면 다음을 충족하는 새로운 TensorBuffer 생성합니다:
// Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i. output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
참고: mean 의 모든 값이 0으로 설정되고 모든 stddev 1로 설정되면 계산이 발생하지 않으며 실행 시 원래 입력이 직접 반환됩니다.
참고: 반환된 TensorBuffer 현재 항상 DataType.FLOAT32 텐서입니다. 단, 입력이 DataType.UINT8 텐서이고 모든 mean 0으로 설정되고 모든 stddev 는 1로 설정됩니다.
매개변수
| 평균 | 각 채널에 대해 먼저 뺄 평균값입니다. |
|---|---|
| 표준편차 | 각 채널에 대해 나눌 표준 편차 값입니다. |
던지기
| IllegalArgumentException | stddev 가 0이거나 mean 이 stddev 다른 수의 요소를 가지고 있거나 그 중 하나가 비어 있는 경우. |
|---|
공개 방법
공개 TensorBuffer 적용 ( TensorBuffer 입력)
주어진 텐서에 정의된 정규화를 적용하고 결과를 반환합니다.
참고: input 출력과 동일한 인스턴스일 수 있습니다.
매개변수
| 입력 | 입력 텐서. 출력과 동일한 인스턴스일 수 있습니다. |
|---|
보고
- 출력 텐서.