dòng chảy căng:: ôi:: LRN

Chuẩn hóa phản hồi cục bộ.

Bản tóm tắt

Tensor input 4-D được coi là một mảng 3-D gồm các vectơ 1-D (dọc theo chiều cuối cùng) và mỗi vectơ được chuẩn hóa độc lập. Trong một vectơ nhất định, mỗi thành phần được chia cho tổng bình phương có trọng số của đầu vào trong phạm vi depth_radius . Một cách chi tiết,

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

Để biết chi tiết, xem Krizhevsky và cộng sự, Phân loại ImageNet với mạng nơ ron tích chập sâu (NIPS 2012) .

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• đầu vào: 4-D.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• độ sâu_bán kính: 0-D. Một nửa chiều rộng của cửa sổ chuẩn hóa 1-D.
• thiên vị: Một phần bù (thường là dương để tránh chia cho 0).
• alpha: Hệ số tỷ lệ, thường dương.
• beta: Số mũ.

Trả về:

• Output : Tenxor đầu ra.

Thuộc tính công khai

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
)