tensorflow :: ops :: LRN

로컬 응답 정규화.

요약

4 차원 input 텐서는 (마지막 차원을 따라) 1 차원 벡터의 3 차원 배열로 처리되며 각 벡터는 독립적으로 정규화됩니다. 주어진 벡터 내에서 각 성분은 depth_radius 내의 입력 값의 가중 제곱합으로 depth_radius . 자세히,

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

자세한 내용은 Krizhevsky et al., 심층 컨볼 루션 신경망을 사용한 ImageNet 분류 (NIPS 2012)를 참조하십시오 .

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 입력 : 4-D.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• depth_radius : 0-D. 1-D 정규화 창의 절반 너비.
• 편향 : 오프셋 (일반적으로 0으로 나누지 않도록 양수).
• 알파 : 일반적으로 양수인 축척 요인.
• 베타 : 지수.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공용 속성

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
)