快捷方式

局部响应归一化

class torch.nn.LocalResponseNorm(size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)[源代码]

对输入信号应用局部响应归一化。

输入信号由多个输入平面组成,其中通道占据第二维。应用跨通道的归一化。

bc=ac(k+αnc=max(0,cn/2)min(N1,c+n/2)ac2)βb_{c} = a_{c}\left(k + \frac{\alpha}{n} \sum_{c'=\max(0, c-n/2)}^{\min(N-1,c+n/2)}a_{c'}^2\right)^{-\beta}
参数
  • size (int) – 用于归一化的相邻通道数量

  • alpha (float) – 乘法因子。默认值:0.0001

  • beta (float) – 指数。默认值:0.75

  • k (float) – 加法因子。默认值:1

形状
  • 输入: (N,C,)(N, C, *)

  • 输出: (N,C,)(N, C, *) (与输入形状相同)

示例

>>> lrn = nn.LocalResponseNorm(2)
>>> signal_2d = torch.randn(32, 5, 24, 24)
>>> signal_4d = torch.randn(16, 5, 7, 7, 7, 7)
>>> output_2d = lrn(signal_2d)
>>> output_4d = lrn(signal_4d)

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