tf.raw_ops.LRN

Локальная нормализация отклика.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.LRN

tf.raw_ops.LRN(
    input, depth_radius=5, bias=1, alpha=1, beta=0.5, name=None
)

4-мерный тензор input рассматривается как 3-мерный массив одномерных векторов (вдоль последнего измерения), и каждый вектор нормализуется независимо. В каждом 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 работе Крижевского и др., «Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей» (NIPS 2012).

Аргументы
`input`	Объект типа `Tensor`. Допустимые типы: `half`, `bfloat16`, `float32`. 4-мерный тензор.
`depth_radius`	Необязательный объект типа `int`. Значение по умолчанию: `5`. 0-мерный тензор. Полуширина одномерного окна нормализации.
`bias`	Необязательный объект типа `float`. Значение по умолчанию: `1`. Смещение (обычно положительное, чтобы избежать деления на 0).
`alpha`	Необязательный объект типа `float`. Значение по умолчанию: `1`. Масштабный коэффициент, обычно положительный.
`beta`	Необязательный объект типа `float`. Значение по умолчанию: `0.5`. Показатель степени.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Объект типа `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/raw_ops/LRN