تينسورفلو :: العمليات :: LRN

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:

• النطاق: كائن النطاق
• المدخلات: 4-D.

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 موجبًا.
• بيتا: الأس.

عائدات:

• Output : موتر الإخراج.

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Alpha(
  float x
)

Attrs Beta(
  float x
)

Attrs Bias(
  float x
)

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)