tensorflow:: ops:: LRN

تطبيع الاستجابة المحلية.

ملخص

يُعامل موتر input رباعي الأبعاد كمصفوفة ثلاثية الأبعاد من متجهات أحادية البعد (على طول البعد الأخير)، ويتم تطبيع كل متجه بشكل مستقل. ضمن متجه معين، يُقسم كل مكون على مجموع مربعات المدخلات المرجحة ضمن نصف 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

للحصول على التفاصيل، انظر Krizhevsky et al.، تصنيف ImageNet باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية العميقة (NIPS 2012) .

الحجج:

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

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• depth_radius: 0-D. نصف عرض نافذة التطبيع أحادية البعد.
• الانحياز: إزاحة (عادة ما تكون موجبة لتجنب القسمة على 0).
• ألفا: عامل قياس، وعادة ما يكون موجباً.
• بيتا: أس.

المرتجعات:

• Output : موتر الناتج.

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
)