tensorflow:: ops:: LRN

局所応答正規化。

まとめ

4次元inputテンソルは、1次元ベクトルの3次元配列（最後の次元に沿って）として扱われ、各ベクトルは個別に正規化されます。特定のベクトル内では、各成分はdepth_radius内の入力の重み付き二乗和で除算されます。詳細には、

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

詳細については、 Krizhevsky et al.、「深層畳み込みニューラルネットワークによるImageNet分類（NIPS 2012）」を参照してください。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: 4次元。

オプション属性（ Attrs参照）：

• depth_radius: 0次元。1次元正規化ウィンドウの半幅。
• バイアス：オフセット（通常は0除算を避けるために正の値）。
• アルファ：スケールファクター。通常は正の値。
• ベータ：指数。

返品:

• Output ：出力テンソル。

公開属性

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
)