tf.nn.sufficient_statistics

Вычисляет достаточную статистику для среднего значения и дисперсии x.

tf.nn.sufficient_statistics(
    x, axes, shift=None, keepdims=False, name=None
)

Эта достаточная статистика вычисляется с помощью однопроходного алгоритма для входных данных, которые при необходимости предварительно сдвигаются. См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

Аргументы
`x`	`Tensor`.
`axes`	Массив целых чисел. Оси, вдоль которых вычисляются среднее значение и дисперсия.
`shift`	`Tensor`, содержащее значение, на которое сдвигаются данные для обеспечения численной устойчивости, или `None`, если сдвиг не требуется. Сдвиг, близкий к истинному среднему значению, обеспечивает наибольшую численную устойчивость результатов.
`keepdims`	возвращать статистику с той же размерностью, что и входные данные.
`name`	Имя, используемое для области видимости операций, вычисляющих достаточную статистику.

Возвращает

Возвращает
Четыре объекта `Tensor` того же типа, что и `x`: количество (число элементов для усреднения). сумму элементов массива (возможно, сдвинутых). сумму квадратов элементов массива (возможно, сдвинутых). сдвиг, на который необходимо скорректировать среднее значение, или None, если `shift` равен None.

Четыре объекта Tensor того же типа, что и x:

количество (число элементов для усреднения).
сумму элементов массива (возможно, сдвинутых).
сумму квадратов элементов массива (возможно, сдвинутых).
сдвиг, на который необходимо скорректировать среднее значение, или None, если shift равен None.

© 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/sufficient_statistics