LocalResponseNormalization

classe finale publique LocalResponseNormalization

Normalisation de la réponse locale.

Le tenseur « d'entrée » 4D est traité comme un tableau 3D de vecteurs 1D (le long de la dernière dimension), et chaque vecteur est normalisé indépendamment. Au sein d'un vecteur donné, chaque composante est divisée par la somme carrée pondérée des entrées dans « Deep_radius ». En détail,

sqr_sum[a, b, c, d] = somme (entrée [a, b, c, d - profondeur_radius : d + profondeur_radius + 1] ** 2) sortie = entrée / (bias + alpha * sqr_sum) ** bêta

Pour plus de détails, voir [Krizhevsky et al., Classification ImageNet avec réseaux de neurones à convolution profonde (NIPS 2012)](http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks ).

Classes imbriquées

classe LocalResponseNormalization.Options Attributs facultatifs pour LocalResponseNormalization

Constantes

Chaîne OP_NAME Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

statique LocalResponseNormalization.Options
alpha (alpha flottant)
Sortie <T>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique LocalResponseNormalization.Options
bêta (bêta flottante)
statique LocalResponseNormalization.Options
biais (biais flottant)
statique <T étend TNumber > LocalResponseNormalization <T>
créer (portée de portée , entrée opérande <T>, options options... )
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération LocalResponseNormalization.
statique LocalResponseNormalization.Options
profondeurRadius (Long profondeurRadius)
Sortie <T>
sortir ()

Méthodes héritées

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "LRN"

Méthodes publiques

public statique LocalResponseNormalization.Options alpha (Float alpha)

Paramètres
alpha Un facteur d'échelle, généralement positif.

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public statique LocalResponseNormalization.Options bêta (bêta flottante)

Paramètres
bêta Un exposant.

biais public statique LocalResponseNormalization.Options (biais flottant)

Paramètres
biais Un décalage (généralement positif pour éviter de diviser par 0).

public static LocalResponseNormalization <T> créer (portée de portée , entrée opérande <T>, options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération LocalResponseNormalization.

Paramètres
portée portée actuelle
saisir 4-D.
choix porte des valeurs d'attributs facultatifs
Retour
  • une nouvelle instance de LocalResponseNormalization

public statique LocalResponseNormalization.Options profondeurRadius (Long profondeurRadius)

Paramètres
profondeurRayon 0-D. Demi-largeur de la fenêtre de normalisation 1D.

sortie publique <T> sortie ()