tf.keras.layers.GroupNormalization

Слой групповой нормализации.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.GroupNormalization(
    groups=32,
    axis=-1,
    epsilon=0.001,
    center=True,
    scale=True,
    beta_initializer='zeros',
    gamma_initializer='ones',
    beta_regularizer=None,
    gamma_regularizer=None,
    beta_constraint=None,
    gamma_constraint=None,
    **kwargs
)

Групповая нормализация делит каналы на группы и вычисляет среднее и дисперсию внутри каждой группы для нормализации. Практически, её точность более стабильна, чем у пакетной нормализации, при широком диапазоне небольших размеров пакета, если скорость обучения изменяется линейно с размером пакета.

Отношение к нормализации по слоям: Если количество групп установлено в 1, то эта операция становится почти идентичной нормализации по слоям (см. документацию по нормализации по слоям для получения подробностей).

Отношение к нормализации по экземплярам: Если количество групп установлено в размер входных данных (количество групп равно количеству каналов), то эта операция становится идентичной нормализации по экземплярам. Вы можете добиться этого через groups=-1.

Args
`groups`	Целое число, количество групп для групповой нормализации. Может быть в диапазоне `[1, N]`, где N — размер входных данных. Размер входных данных должен быть кратен количеству групп. По умолчанию 32.
`axis`	Целое число или список/кортеж. Ось или оси для нормализации. Обычно это ось/оси признаков. Оставленные оси обычно являются осью/осями пакета. -1 — последняя размерность ввода. По умолчанию `-1`.
`epsilon`	Малое число, добавляемое к дисперсии, чтобы избежать деления на ноль. По умолчанию 1e-3.
`center`	Если `True`, добавляет смещение `beta` к нормализованному тензору. Если `False`, `beta` игнорируется. По умолчанию `True`.
`scale`	Если `True`, умножает на `gamma`. Если `False`, `gamma` не используется. Когда следующий слой является линейным (например, `relu`), это можно отключить, так как масштабирование будет выполнено следующим слоем. По умолчанию `True`.
`beta_initializer`	Инициализатор для весового коэффициента бета. По умолчанию ноль.
`gamma_initializer`	Инициализатор для весового коэффициента гамма. По умолчанию единица.
`beta_regularizer`	Необязательный регуляризатор для весового коэффициента бета. По умолчанию None.
`gamma_regularizer`	Необязательный регуляризатор для весового коэффициента гамма. По умолчанию None.
`beta_constraint`	Необязательное ограничение для весового коэффициента бета. По умолчанию None.
`gamma_constraint`	Необязательное ограничение для весового коэффициента гамма. По умолчанию None. Форма входных данных: произвольная. Используйте ключевое слово `input_shape` (кортеж целых чисел, не включает ось образцов), когда используете этот слой в качестве первого слоя в модели. Форма выходных данных: такая же, как у входных данных.
`**kwargs`	Ключевые аргументы базового слоя (например, `name` и `dtype`).

Ссылка:

Yuxin Wu & Kaiming He, 2018

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) входных данных символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Получает тензор(ы) выходных данных слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующий первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным get_config, позволяя восстановить тот же самый слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связность слоёв (обрабатывается сетью), а также веса (обрабатывается set_weights).

Args
`config`	Словарь Python, обычно результат get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/GroupNormalization