@frozen
public struct DepthwiseConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
2 次元の深さ方向の畳み込み層。
この層は、層の入力と畳み込まれて出力のテンソルを生成する分離可能な畳み込みフィルターを作成します。
4-D コンボリューション カーネル。
宣言
public var filter: Tensor<Scalar>
バイアスベクトル。
宣言
public var bias: Tensor<Scalar>
要素ごとの活性化関数。
宣言
@noDerivative public let activation: Activation
空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。
宣言
@noDerivative public let strides: (Int, Int)
畳み込み用のパディング アルゴリズム。
宣言
@noDerivative public let padding: Padding
指定されたフィルター、バイアス、活性化関数、ストライド、およびパディングを使用して
DepthwiseConv2D
レイヤーを作成します。宣言
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid )
パラメータ
filter
4-D コンボリューション カーネル。
bias
バイアスベクトル。
activation
要素ごとの活性化関数。
strides
空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。
padding
畳み込み用のパディング アルゴリズム。
指定されたフィルター形状、ストライド、パディング、要素ごとのアクティベーション関数を使用して
DepthwiseConv2D
レイヤーを作成します。宣言
public init( filterShape: (Int, Int, Int, Int), strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid, activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
パラメータ
filterShape
[フィルター幅、フィルター高さ、入力チャンネル数、チャンネル乗数] の形式を持つ 4-D コンボリューション カーネルの形状。
strides
空間/時空間次元のスライディング ウィンドウのストライド。
padding
畳み込み用のパディング アルゴリズム。
activation
要素ごとの活性化関数。
filterInitializer
フィルタパラメータに使用するイニシャライザ。
biasInitializer
バイアスパラメータに使用するイニシャライザ。