เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: LRN

#include <nn_ops.h>

Local Response Normalization

สรุป

เทนเซอร์ input 4 มิติถือว่าเป็นอาร์เรย์ 3 มิติของเวกเตอร์ 1 มิติ (ตามมิติสุดท้าย) และแต่ละเวกเตอร์จะถูกทำให้เป็นมาตรฐานโดยอิสระ ภายในเวกเตอร์ที่กำหนดแต่ละองค์ประกอบจะถูกหารด้วยผลรวมของอินพุตที่ถ่วงน้ำหนักและกำลังสองภายใน depth_radius โดยละเอียด

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

สำหรับรายละเอียดโปรดดู Krizhevsky et al., การจำแนก ImageNet ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบ deep convolutional (NIPS 2012)

อาร์กิวเมนต์:

แอตทริบิวต์เสริม (ดู Attrs ):

  • depth_radius: 0-D. ความกว้างครึ่งหนึ่งของหน้าต่างการปรับมาตรฐาน 1 มิติ
  • อคติ: ค่าชดเชย (โดยปกติจะเป็นค่าบวกเพื่อหลีกเลี่ยงการหารด้วย 0)
  • อัลฟา: สเกลแฟคเตอร์มักจะเป็นบวก
  • เบต้า: เลขชี้กำลัง

ผลตอบแทน:

  • Output : เทนเซอร์เอาท์พุท

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

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

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
output

หน้าที่สาธารณะ

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

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

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

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: LRN :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LRN

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

เอาท์พุท

::tensorflow::Output output

หน้าที่สาธารณะ

LRN

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

LRN

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

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

อัลฟ่า

Attrs Alpha(
  float x
)

เบต้า

Attrs Beta(
  float x
)

อคติ

Attrs Bias(
  float x
)

DepthRadius

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)