सहायता Kaggle पर TensorFlow साथ ग्रेट बैरियर रीफ की रक्षा चैलेंज में शामिल हों

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: LRN

#include <nn_ops.h>

स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण।

सारांश

4-डी input टेंसर को 1-डी वैक्टर के 3-डी सरणी (अंतिम आयाम के साथ) के रूप में माना जाता है, और प्रत्येक वेक्टर स्वतंत्र रूप से सामान्यीकृत होता है। दिए गए वेक्टर के भीतर, प्रत्येक घटक को depth_radius भीतर इनपुट के भारित, चुकता राशि से विभाजित किया गया है। विस्तार से,

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

विवरण के लिए, Krizhevsky एट अल।, गहरी सजातीय तंत्रिका नेटवर्क (NIPS 2012) के साथ ImageNet वर्गीकरण देखें

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • इनपुट: 4-डी

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • डेप्थ_राडियस: 0-डी। 1-D सामान्यीकरण विंडो की आधी-चौड़ाई।
  • पूर्वाग्रह: एक ऑफसेट (आमतौर पर 0 से विभाजित होने से बचने के लिए सकारात्मक)।
  • अल्फा: एक स्केल फैक्टर, आमतौर पर सकारात्मक।
  • बीटा: एक घातांक।

रिटर्न:

  • Output : आउटपुट टेंसर।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output

सार्वजनिक कार्य

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

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

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: LRN :: एट्र्स

एलआरएन के लिए वैकल्पिक विशेषता बसने

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

उत्पादन

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक कार्य

LRN

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

LRN

0 ए 78030160

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

अल्फा

Attrs Alpha(
  float x
)

बीटा

08 डी 8 एफ 7 ए 100

पक्षपात

Attrs Bias(
  float x
)

डेप्थराडियस

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)