@frozen
public struct Conv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPointএকটি 2-ডি কনভোলিউশন লেয়ার (যেমন ছবিগুলির উপর স্থানিক কনভোলিউশন)।
এই স্তরটি একটি কনভোলিউশন ফিল্টার তৈরি করে যা আউটপুটগুলির একটি টেনসর তৈরি করতে স্তর ইনপুটের সাথে জড়িত।
4-ডি কনভোলিউশন ফিল্টার।
ঘোষণা
public var filter: Tensor<Scalar>পক্ষপাত ভেক্টর।
ঘোষণা
public var bias: Tensor<Scalar>উপাদান অনুযায়ী সক্রিয়করণ ফাংশন.
ঘোষণা
@noDerivative public let activation: Activationস্থানিক মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর অগ্রগতি।
ঘোষণা
@noDerivative public let strides: (Int, Int)আবর্তনের জন্য প্যাডিং অ্যালগরিদম।
ঘোষণা
@noDerivative public let padding: Paddingস্থানিক মাত্রার জন্য প্রসারিত ফ্যাক্টর।
ঘোষণা
@noDerivative public let dilations: (Int, Int)নির্দিষ্ট ফিল্টার, বায়াস, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন, স্ট্রাইডস, ডিলেশন এবং প্যাডিং সহ একটি
Conv2Dস্তর তৈরি করে।ঘোষণা
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid, dilations: (Int, Int) = (1, 1) )পরামিতি
filterআকৃতির 4-ডি কনভোলিউশন ফিল্টার [ফিল্টারের উচ্চতা, ফিল্টার প্রস্থ, ইনপুট চ্যানেল গণনা, আউটপুট চ্যানেল গণনা]।
biasআকৃতির পক্ষপাত ভেক্টর [আউটপুট চ্যানেল গণনা]।
activationউপাদান অনুযায়ী সক্রিয়করণ ফাংশন.
stridesস্থানিক মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর অগ্রগতি, অর্থাৎ (স্ট্রাইড উচ্চতা, স্ট্রাইড প্রস্থ)।
paddingআবর্তনের জন্য প্যাডিং অ্যালগরিদম।
dilationsস্থানিক মাত্রার জন্য প্রসারিত কারণ, যেমন (প্রসারণ উচ্চতা, প্রসারণ প্রস্থ)।
প্রদত্ত ইনপুটে স্তর প্রয়োগ করে প্রাপ্ত আউটপুট ফেরত দেয়।
আউটপুট স্থানিক মাত্রা হিসাবে গণনা করা হয়:
আউটপুট উচ্চতা = (ইনপুট উচ্চতা + 2 * প্যাডিং উচ্চতা - (প্রসারণ উচ্চতা * (ফিল্টারের উচ্চতা - 1) + 1)) / স্ট্রাইড উচ্চতা + 1
আউটপুট প্রস্থ = (ইনপুট প্রস্থ + 2 * প্যাডিং প্রস্থ - (প্রসারণ প্রস্থ * (ফিল্টার প্রস্থ - 1) + 1)) / স্ট্রাইড প্রস্থ + 1
এবং প্যাডিং মাপ প্যাডিং স্কিম দ্বারা নির্ধারিত হয়.
বিঃদ্রঃ
.validব্যবহার করার সময় প্যাডিংয়ের আকার শূন্যের সমান।পরামিতি
inputআকৃতির স্তরে ইনপুট [ব্যাচের আকার, ইনপুট উচ্চতা, ইনপুট প্রস্থ, ইনপুট চ্যানেল গণনা]।
ফেরত মূল্য
আকৃতির আউটপুট [ব্যাচ গণনা, আউটপুট উচ্চতা, আউটপুট প্রস্থ, আউটপুট চ্যানেল গণনা]।
নির্দিষ্ট ফিল্টার আকৃতি, স্ট্রাইড, প্যাডিং, প্রসারণ এবং উপাদান-ভিত্তিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশন সহ একটি
Conv2Dস্তর তৈরি করে।ঘোষণা
public init( filterShape: (Int, Int, Int, Int), strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid, dilations: (Int, Int) = (1, 1), activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )পরামিতি
filterShape4-ডি কনভোলিউশন ফিল্টারের আকৃতি, প্রতিনিধিত্ব করে (ফিল্টারের উচ্চতা, ফিল্টার প্রস্থ, ইনপুট চ্যানেল গণনা, আউটপুট চ্যানেল গণনা)।
stridesস্থানিক মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর অগ্রগতি, অর্থাৎ (স্ট্রাইড উচ্চতা, স্ট্রাইড প্রস্থ)।
paddingআবর্তনের জন্য প্যাডিং অ্যালগরিদম।
dilationsস্থানিক মাত্রার জন্য প্রসারিত কারণ, যেমন (প্রসারণ উচ্চতা, প্রসারণ প্রস্থ)।
activationউপাদান অনুযায়ী সক্রিয়করণ ফাংশন.
filterInitializerফিল্টার প্যারামিটারের জন্য ব্যবহার করার জন্য ইনিশিয়ালাইজার।
biasInitializerবায়াস প্যারামিটারের জন্য ব্যবহার করার জন্য ইনিশিয়ালাইজার।