Нормализация локального ответа.
Четырехмерный «входной» тензор рассматривается как трехмерный массив одномерных векторов (вдоль последнего измерения), и каждый вектор нормализуется независимо. Внутри заданного вектора каждый компонент делится на взвешенную квадратичную сумму входных данных в пределах «глубины_радиуса». В деталях,
sqr_sum[a, b, c, d] = sum(input[a, b, c, d - радиус_глубины: d + радиус_глубины + 1] ** 2) выход = вход / (смещение + альфа * sqr_sum) ** бета
Подробности см. в [Крижевский и др., Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями (NIPS 2012)](http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks ).
Вложенные классы
| сорт | LocalResponseNormalization.Options | Необязательные атрибуты для LocalResponseNormalization | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| статический LocalResponseNormalization.Options | альфа (Плавающая альфа) |
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический LocalResponseNormalization.Options | бета (плавающая бета) |
| статический LocalResponseNormalization.Options | смещение (смещение с плавающей запятой) |
| static <T расширяет TNumber > LocalResponseNormalization <T> | create (Область действия , ввод операнда <T>, параметры... параметры) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию LocalResponseNormalization. |
| статический LocalResponseNormalization.Options | глубинаРадиус (Длинный радиус глубины) |
| Выход <Т> | выход () |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
общедоступный статический LocalResponseNormalization.Options альфа (альфа с плавающей запятой)
Параметры
| альфа | Масштабный коэффициент, обычно положительный. |
|---|
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
общедоступная статическая бета-версия LocalResponseNormalization.Options (бета-версия с плавающей запятой)
Параметры
| бета | Экспонента. |
|---|
public static LocalResponseNormalization.Options смещения (смещение с плавающей запятой)
Параметры
| предвзятость | Смещение (обычно положительное, чтобы избежать деления на 0). |
|---|
public static LocalResponseNormalization <T> create (область действия , ввод операнда <T>, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию LocalResponseNormalization.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| вход | 4-Д. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр LocalResponseNormalization
общедоступный статический LocalResponseNormalization.Options глубинаРадиус (Длинная глубинаРадиус)
Параметры
| глубинаРадиус | 0-Д. Половина ширины окна одномерной нормализации. |
|---|