| 既知の直接サブクラス |
指定された平均と stddev で TensorBuffer を正規化します。output = (入力 - 平均) / stddev。
パブリック コンストラクタ
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NormalizeOp(float 平均, float stddev)
NormalizeOp を初期化します。
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NormalizeOp(float[] mean, float[] stddev)
NormalizeOp を初期化します。
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パブリック メソッド
| TensorBuffer |
継承されるメソッド
パブリック コンストラクタ
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 一般公開 NormalizeOp （浮動小数点数の平均, 浮動小数点数 stddev）
NormalizeOp を初期化します。呼び出されると、新しい TensorBuffer が作成され、
満たす
output = (input - mean) / stddev
次の 2 つのケースでは、mean を 0 に、stddev を 1 にリセットして、
説明します。
1.mean と {code stddev} の両方が 0 です。
2.mean は 0、{stddev} は無限大です。
注: mean が 0 に設定され、stddev が 1 に設定されている場合、計算は行われません。
元の入力が実行時に直接返されます。
注: 返される TensorBuffer は常に同じ時点の DataType.FLOAT32 テンソルです。
存在します。ただし、入力が DataType.UINT8 テンソルで、mean は 0 に設定され、
stddev が 1 に設定されているため、元の DataType.UINT8 テンソルが返されます。
パラメータ
| 平均 | 最初に減算される平均値。 |
|---|---|
| stddev | 標準偏差で除算します |
例外
| IllegalArgumentException | stddev がゼロの場合。
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<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 一般公開 NormalizeOp (float[] mean, float[] stddev)
NormalizeOp を初期化します。呼び出されると、新しい TensorBuffer が作成され、
満たす
// Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i. output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
注: mean のすべての値が 0 に設定され、すべての stddev が 1 に設定されている場合、
計算が行われ、元の入力がそのまま返されます。
注: 返される TensorBuffer は常に同じ時点の DataType.FLOAT32 テンソルです。
存在します。ただし、入力が DataType.UINT8 テンソルで、すべての mean は次のように設定されています。
0 とすべての stddev が 1 に設定されます。
パラメータ
| 平均 | 各チャネルについて最初に引かれる平均値 |
|---|---|
| stddev | 標準偏差を使って除算し 各チャネルに割り振ります |
例外
| IllegalArgumentException | stddev がゼロの場合、または mean がそれと異なる場合
stddev を持つ要素の数、またはいずれかが空です。
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パブリック メソッド
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 一般公開 TensorBuffer をご覧ください。 申請 （TensorBuffer 入力）
定義された正規化を指定されたテンソルに適用し、結果を返します。
注: input は、出力と同じインスタンスである可能性があります。
パラメータ
| 入力 | 入力テンソルです。出力と同じインスタンスでもかまいません。 |
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戻り値
- 出力テンソルです。