LocalResponseNorm

class torch.nn.modules.normalization.LocalResponseNorm(size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)

對輸入訊號應用區域性響應歸一化。

輸入訊號由多個輸入平面組成，其中通道佔據第二個維度。跨通道進行歸一化。

$$b_{c} = a_{c}\left(k + \frac{\alpha}{n} \sum_{c'=\max(0, c-n/2)}^{\min(N-1,c+n/2)}a_{c'}^2\right)^{-\beta}$$

引數

• size (int) – 鄰近通道用於歸一化的數量

• alpha (float) – 乘法因子。預設為：0.0001

• beta (float) – 指數。預設為：0.75

• k (float) – 加法因子。預設為：1

形狀

• 輸入： $(N, C, *)$

• 輸出： $(N, C, *)$（與輸入形狀相同）

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)

extra_repr()

返回模組的額外表示。

forward(input)

執行前向傳播。

返回型別

張量