도움말 Kaggle에 TensorFlow과 그레이트 배리어 리프 (Great Barrier Reef)를 보호하기 도전에 참여

tensorflow :: ops :: LRN

#include <nn_ops.h>

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:

생성자와 소멸자

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

공용 속성

operation
output

공공 기능

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

공개 정적 함수

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

구조체

tensorflow :: ops :: LRN :: 속성

LRN에 대한 선택적 속성 설정자.

공용 속성

조작

Operation operation

산출

::tensorflow::Output output

공공 기능

LRN

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

LRN

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

마디

::tensorflow::Node * node() const 

연산자 :: tensorflow :: 입력

 operator::tensorflow::Input() const 

연산자 :: tensorflow :: 출력

 operator::tensorflow::Output() const 

공개 정적 함수

알파

Attrs Alpha(
  float x
)

베타

Attrs Beta(
  float x
)

편견

Attrs Bias(
  float x
)

DepthRadius

Attrs DepthRadius(
  int64 x
)