tf.nn.local_response_normalization
Локальная нормализация отклика.
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 рассматривается как 3-мерный массив одномерных векторов (вдоль последнего измерения), и нормализация выполняется независимо для каждого вектора. В заданном векторе каждый компонент делится на взвешенную сумму квадратов входных значений в пределах depth_radius. Подробно:
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
Подробнее см. в статье Крижевского и др. «Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей» (NIPS 2012).
| Аргументы | |
|---|---|
input | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: half, bfloat16, float32. 4-мерный. |
depth_radius | Необязательный int. По умолчанию — 5. 0-мерный. Полуширина одномерного 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. Показатель степени. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
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
