tf.nn.sufficient_statistics

Вычисление достаточных статистик для среднего и дисперсии x.

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

Эти достаточные статистики вычисляются с помощью алгоритма одного прохода по входу, который необязательно сдвинут. См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

Аргументы
`x`	Массив `Tensor`.
`axes`	Массив целых чисел. Оси, по которым вычисляются среднее и дисперсия.
`shift`	Массив, содержащий значение, на которое сдвигаются данные для обеспечения числовой устойчивости, или `None`, если сдвиг не требуется. Сдвиг, близкий к истинному среднему значению, обеспечивает наибольшую числовую устойчивость.
`keepdims`	Выводить статистику с той же размерностью, что и вход.
`name`	Имя, используемое для определения операций вычисления достаточных статистик.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Четыре объекта `Tensor` того же типа, что и `x`: счёт (число элементов для усреднения). сумма (возможно, сдвинутых) элементов в массиве. сумма квадратов (возможно, сдвинутых) элементов в массиве. сдвиг, на который необходимо скорректировать среднее, или None, если `shift` равно None.

Четыре объекта Tensor того же типа, что и x:

счёт (число элементов для усреднения).
сумма (возможно, сдвинутых) элементов в массиве.
сумма квадратов (возможно, сдвинутых) элементов в массиве.
сдвиг, на который необходимо скорректировать среднее, или None, если shift равно 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