Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.raw_ops.LRN

Локальная нормализация отклика.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.LRN

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

Четырёхмерный input тензор обрабатывается как трёхмерный массив одномерных векторов (по последнему измерению), и каждый вектор нормализуется независимо. В пределах данного вектора каждый компонент делится на взвешенную, квадратичную сумму входов в пределах depth_radius. Подробнее,

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

Для получения подробной информации см. Krizhevsky и др., Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями (NIPS 2012).

Аргументы
input A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: half, bfloat16, float32. 4-мерный.
depth_radius Необязательный int. По умолчанию 5. 0-мерный. Половина ширины окна нормализации по одному измерению.
bias Необязательный float. По умолчанию 1. Смещение (обычно положительное, чтобы избежать деления на 0).
alpha Необязательный float. По умолчанию 1. Коэффициент масштабирования, обычно положительный.
beta Необязательный float. По умолчанию 0.5. Экспонента.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
A Tensor. Имеет тот же тип, что и input.

© 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/raw_ops/LRN

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API