tf.nn.local_response_normalization
Локальная нормализация ответа.
tf.nn.local_response_normalization(
input: Annotated[Any, TV_LRN_T],
depth_radius: int = 5,
bias: float = 1,
alpha: float = 1,
beta: float = 0.5,
name=None
) -> Annotated[Any, TV_LRN_T]
4-мерный тензор input обрабатывается как 3-мерный массив 1-мерных векторов (по последнему измерению), и каждый вектор нормализуется независимо. Внутри данного вектора каждый компонент делится на взвешенную, квадратную сумму входов в depth_radius. Подробнее,
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
Для получения подробной информации см. Krizhevsky et al., Идентификация изображений ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей (NIPS 2012).
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: half, bfloat16, float32. 4-мерный. |
depth_radius | Необязательный int. По умолчанию 5. Полуширина 1-мерного окна нормализации. |
bias | Необязательный float. По умолчанию 1. Смещение (обычно положительное, чтобы избежать деления на 0). |
alpha | Необязательный float. По умолчанию 1. Коэффициент масштабирования, обычно положительный. |
beta | Необязательный float. По умолчанию 0.5. Экспонента. |
name | Название операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и input. |
© 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/nn/local_response_normalization
