create_dl_layer_lrnT_create_dl_layer_lrnCreateDlLayerLrnCreateDlLayerLrncreate_dl_layer_lrn (Operator)

Name

create_dl_layer_lrnT_create_dl_layer_lrnCreateDlLayerLrnCreateDlLayerLrncreate_dl_layer_lrn — Erstellen eines LRN-Layers.

Signatur

Beschreibung

Der Operator create_dl_layer_lrncreate_dl_layer_lrnCreateDlLayerLrnCreateDlLayerLrnCreateDlLayerLrncreate_dl_layer_lrn erzeugt einen Local-Response-Normalization-Layer (LRN-Layer), der eine Normalisierung über ein lokales Fenster durchführt, und der das Handle DLLayerLRNDLLayerLRNDLLayerLRNDLLayerLRNDLLayerLRNdllayer_lrn zurückgibt. Derzeit kann für NormRegionNormRegionNormRegionNormRegionnormRegionnorm_region nur 'across_channels'"across_channels""across_channels""across_channels""across_channels""across_channels" gesetzt werden, was zu einer Normalisierung über die Kanaldimension führt. Genauer gesagt, ein Wert , der in einem Kanal mit Index liegt, wird mit einem Skalierungsfaktor in Abhängigkeit von einem lokalen Fenster normiert,

wobei die Größe des lokalen Fensters, die durch LocalSizeLocalSizeLocalSizeLocalSizelocalSizelocal_size gegeben ist, die Gesamtzahl der Kanäle, AlphaAlphaAlphaAlphaalphaalpha der Skalierungsparameter (verwendet als eine Normalisierungskonstante), BetaBetaBetaBetabetabeta der Exponent, der als Kontrastkonstante verwendet wird, und KKKKkk ein konstanter Summand ist, der verwendet wird, um jegliche Singularitäten zu vermeiden.

Der Parameter DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input bestimmt den zuführenden Eingabelayer und erwartet das Layer-Handle als Wert.

Der Parameter LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name legt einen individuellen Layernamen fest. Es ist zu beachten, dass beim Erstellen eines Modells mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model jeder Layer des erstellten Netzes einen eindeutigen Namen haben muss.

Die folgenden generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name und die entsprechenden Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value werden unterstützt:

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output":

Bestimmt, ob apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model die Ausgabe dieses Layers im Dictionary DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch zurückgibt, auch ohne den Layer in OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs anzugeben ('true'"true""true""true""true""true"), oder nur falls er angegeben wird ('false'"false""false""false""false""false").

Default: 'false'"false""false""false""false""false"

Bestimmte Parameter von Layern, die mit create_dl_layer_lrncreate_dl_layer_lrnCreateDlLayerLrnCreateDlLayerLrnCreateDlLayerLrncreate_dl_layer_lrn erzeugt wurden, können mit weiteren Operatoren gesetzt und abgerufen werden. Die folgenden Tabellen geben einen Überblick, welche Parameter mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param gesetzt werden können und welche mit get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param oder get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param ausgelesen werden können. Es ist zu beachten, dass die Operatoren set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param und get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param ein Modell benötigen, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erzeugt wurde.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Modul

Deep Learning Training