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 однопроходного алгоритма для входных данных, которые необязательно сдвинуты. См.: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance#Computing_shifted_data

Аргументы
`x`	A `Tensor`.
`axes`	Массив целых чисел. Оси, по которым вычисляются среднее и дисперсия.
`shift`	A `Tensor`, содержащий значение сдвига данных для повышения числовой устойчивости, или `None`, если сдвиг не требуется. Сдвиг, близкий к истинному среднему, обеспечивает наиболее числовую устойчивость.
`keepdims`	получить статистику с такой же размерностью, как и входные данные.
`name`	Имя, используемое для области действия операций, вычисляющих достаточные статистические данные.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Четыре `Tensor` объекта того же типа, что и `x`: счет (количество элементов для усреднения). (возможно, сдвинутая) сумма элементов в массиве. (возможно, сдвинутая) сумма квадратов элементов в массиве. сдвиг, с помощью которого необходимо скорректировать среднее, или None, если `shift` равно None.

Четыре Tensor объекта того же типа, что и x:

счет (количество элементов для усреднения).
(возможно, сдвинутая) сумма элементов в массиве.
(возможно, сдвинутая) сумма квадратов элементов в массиве.
сдвиг, с помощью которого необходимо скорректировать среднее, или None, если shift равно None.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/nn/sufficient_statistics