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Tensorflow :: ops :: LRN

#include <nn_ops.h>

Normalisierung der lokalen Antwort.

Zusammenfassung

Der 4-D- input wird als 3-D-Array von 1-D-Vektoren (entlang der letzten Dimension) behandelt, und jeder Vektor wird unabhängig normalisiert. Innerhalb eines gegebenen Vektors wird jede Komponente durch die gewichtete, quadratische Summe der Eingaben innerhalb von depth_radius . Im Detail

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

Für Details siehe Krizhevsky et al., ImageNet-Klassifikation mit tiefen Faltungs-Neuronalen Netzen (NIPS 2012) .

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Eingabe: 4-D.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • Tiefenradius: 0-D. Halbwertsbreite des 1-D-Normalisierungsfensters.
  • Bias: Ein Offset (normalerweise positiv, um eine Division durch 0 zu vermeiden).
  • Alpha: Ein Skalierungsfaktor, normalerweise positiv.
  • Beta: Ein Exponent.

Kehrt zurück:

  • Output : Der Ausgangstensor.

Konstruktoren und Destruktoren

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

Öffentliche Attribute

operation
output

Öffentliche Funktionen

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

Öffentliche statische Funktionen

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

Strukturen

tensorflow :: ops :: LRN :: Attrs

Optionale Attributsetzer für LRN .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::Output output

Öffentliche Funktionen

LRN

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

LRN

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

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

Alpha

Attrs Alpha(
  float x
)

Beta

Attrs Beta(
  float x
)

Vorspannen

Attrs Bias(
  float x
)

DepthRadius

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)