tensorflow:: ops:: LRN

স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিকীকরণ।

সারসংক্ষেপ

৪-ডি input টেনসরটিকে (শেষ মাত্রা বরাবর) ১-ডি ভেক্টরের একটি ৩-ডি অ্যারে হিসেবে বিবেচনা করা হয় এবং প্রতিটি ভেক্টরকে স্বাধীনভাবে নর্মালাইজ করা হয়। একটি প্রদত্ত ভেক্টরের মধ্যে, প্রতিটি কম্পোনেন্টকে depth_radius অন্তর্ভুক্ত ইনপুটগুলোর ওয়েটেড, স্কয়ার্ড সাম দিয়ে ভাগ করা হয়। বিস্তারিতভাবে,

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

বিস্তারিত জানতে, ক্রিজেভস্কি প্রমুখের “ডিপ কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে ইমেজনেট ক্লাসিফিকেশন” (NIPS 2012) দেখুন।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইনপুট: ৪-ডি।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• depth_radius: 0-D. ১-ডি নর্মালাইজেশন উইন্ডোর অর্ধ-প্রস্থ।
• বায়াস: একটি অফসেট (সাধারণত ধনাত্মক, যাতে ০ দ্বারা ভাগ করা এড়ানো যায়)।
• আলফা: একটি স্কেল ফ্যাক্টর, যা সাধারণত ধনাত্মক হয়।
• বিটা: একটি সূচক।

ফেরত:

• Output : আউটপুট টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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
)