テンソルフロー::作戦:: LRN

ローカル応答の正規化。

まとめ

4 次元inputテンソルは、(最後の次元に沿った) 1 次元ベクトルの 3 次元配列として扱われ、各ベクトルは個別に正規化されます。指定されたベクトル内で、各コンポーネントは、 depth_radius内の入力の重み付き二乗和で除算されます。詳細には、

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

詳細については、 Krizhevsky et al.、ディープ畳み込みニューラル ネットワークによる ImageNet 分類 (NIPS 2012)を参照してください。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: 4-D。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• 深さ半径: 0-D。 1-D 正規化ウィンドウの半幅。
• bias: オフセット (通常は 0 による除算を避けるために正の値)。
• alpha: スケール係数。通常は正です。
• ベータ: 指数。

戻り値:

• Output : 出力テンソル。

パブリック属性

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
)