fluxo tensor:: ops:: LRN

#include <nn_ops.h>

Normalização da resposta local.

Resumo

O tensor input 4-D é tratado como uma matriz 3-D de vetores 1-D (ao longo da última dimensão), e cada vetor é normalizado independentemente. Dentro de um determinado vetor, cada componente é dividido pela soma quadrada e ponderada das entradas em depth_radius . Em detalhes,

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

Para obter detalhes, consulte Krizhevsky et al., Classificação ImageNet com redes neurais convolucionais profundas (NIPS 2012) .

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • entrada: 4-D.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

  • raio_profundidade: 0-D. Meia largura da janela de normalização 1-D.
  • viés: um deslocamento (geralmente positivo para evitar a divisão por 0).
  • alfa: Um fator de escala, geralmente positivo.
  • beta: Um expoente.

Retorna:

  • Output : o tensor de saída.

Construtores e Destruidores

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

Atributos públicos

operation
output

Funções públicas

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

Funções estáticas públicas

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

Estruturas

tensorflow:: ops:: LRN:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para LRN .

Atributos públicos

Operação

Operation operation

saída

::tensorflow::Output output

Funções públicas

LRN

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

LRN

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

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Saída

 operator::tensorflow::Output() const 

Funções estáticas públicas

Alfa

Attrs Alpha(
  float x
)

Beta

Attrs Beta(
  float x
)

Viés

Attrs Bias(
  float x
)

Raio de profundidade

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)