LocalResponseNorm

class torch.nn.modules.normalization.LocalResponseNorm(size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0) [исходный код]

Применяет локальную нормализацию отклика к входному сигналу.

Входной сигнал состоит из нескольких входных плоскостей, каналы занимают второе измерение. Нормализация применяется по каналам.

$$b_{c} = a_{c}\left(k + \frac{\alpha}{n} \sum_{c'=\max(0, c-n/2)}^{\min(N-1,c+n/2)}a_{c'}^2\right)^{-\beta}$$

Параметры:

• size (int) – количество соседних каналов, используемых для нормализации
• alpha (float) – мультипликативный коэффициент. По умолчанию: 0.0001
• beta (float) – показатель степени. По умолчанию: 0.75
• k (float) – аддитивный коэффициент. По умолчанию: 1

Форма:

• Вход: $(N, C, *)$
• Выход: $(N, C, *)$ (такая же, как у входных данных)

Примеры:

>>> lrn = nn.LocalResponseNorm(2)
>>> signal_2d = torch.randn(32, 5, 24, 24)
>>> signal_4d = torch.randn(16, 5, 7, 7, 7, 7)
>>> output_2d = lrn(signal_2d)
>>> output_4d = lrn(signal_4d)

extra_repr() [исходный код]

Возвращает дополнительное представление модуля.

forward(input) [исходный код]

Выполняет прямой проход.

Тип возвращаемого значения:

Tensor