tf.contrib.layers.instance_norm

Функциональный интерфейс для слоя нормализации по экземплярам.

tf.contrib.layers.instance_norm(
    inputs, center=True, scale=True, epsilon=1e-06, activation_fn=None,
    param_initializers=None, reuse=None, variables_collections=None,
    outputs_collections=None, trainable=True, data_format=DATA_FORMAT_NHWC,
    scope=None
)

Ссылка: https://arxiv.org/abs/1607.08022

"Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization" Дмитрий Ульянов, Андреа Ведальди, Виктор Лемпицки

Аргументы
`inputs`	Tensor с 2 или более измерениями, где первое измерение имеет `batch_size`. Нормализация выполняется по всем измерениям, кроме последнего, если `data_format` равно `NHWC`, и по второму измерению, если `data_format` равно `NCHW`.
`center`	Если True, добавляет смещение `beta` к нормализованному тензору. Если False, `beta` игнорируется.
`scale`	Если True, умножает на `gamma`. Если False, `gamma` не используется. Когда следующий слой является линейным (например, `nn.relu`), это может быть отключено, так как масштабирование может быть выполнено следующим слоем.
`epsilon`	Малое значение, добавляемое к дисперсии, чтобы избежать деления на ноль.
`activation_fn`	Функция активации, по умолчанию установлена в None, чтобы пропустить её и сохранить линейную активацию.
`param_initializers`	Необязательные инициализаторы для beta, gamma, скользящего среднего и скользящей дисперсии.
`reuse`	Нужно ли повторно использовать слой и его переменные. Чтобы слой можно было повторно использовать, необходимо указать область видимости.
`variables_collections`	Необязательные коллекции для переменных.
`outputs_collections`	Коллекции для добавления результатов.
`trainable`	Если `True` также добавить переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`data_format`	Строка. Поддерживаются `NHWC` (по умолчанию) и `NCHW`.
`scope`	Необязательная область видимости для `variable_scope`.

Возвращаемое значение
A `Tensor` представляющий результат операции.

Исключения
`ValueError`	Если `data_format` не равно ни `NHWC`, ни `NCHW`.
`ValueError`	Если ранг `inputs` не определен.
`ValueError`	Если ранг или измерение каналов `inputs` не определены.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/layers/instance_norm