| 알려진 직접 서브클래스 |
주어진 평균과 표준편차로 TensorBuffer를 정규화합니다. output = (input - average) / stddev
공개 생성자
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NormalizeOp(부동 소수점 수 평균, 부동 소수점 수 stddev)
NormalizeOp를 초기화합니다.
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NormalizeOp(float[] 평균, float[] stddev)
NormalizeOp를 초기화합니다.
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공개 메서드
| TensorBuffer |
상속된 메서드
공개 생성자
public NormalizeOp (부동 소수점 수 평균, float stddev)
NormalizeOp를 초기화합니다. 이 메서드는 호출되면 다음을 충족하는 새 TensorBuffer를 만듭니다.
output = (input - mean) / stddev
다음 두 경우에는 mean를 0으로, stddev를 1로 재설정하여 정규화를 우회합니다.
1. mean와 {code stddev}는 모두 0입니다.
2. mean은 0이고 {stddev}는 무한대입니다.
참고: mean을 0으로 설정하고 stddev을 1로 설정하면 계산이 수행되지 않으며 실행 중에 원래 입력이 직접 반환됩니다.
참고: 반환된 TensorBuffer는 현재 항상 DataType.FLOAT32 텐서입니다. 단, 입력이 DataType.UINT8 텐서인 경우에는 mean가 0으로 설정되고 stddev가 1로 설정되므로 원래 DataType.UINT8 텐서가 반환됩니다.
매개변수
| 평균 | 먼저 빼는 평균값입니다. |
|---|---|
| stddev | 표준 편차 값으로 나눕니다. |
생성 값
| IllegalArgumentException | stddev가 0인 경우입니다.
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public NormalizeOp (float[] 평균, float[] stddev)
NormalizeOp를 초기화합니다. 이 메서드는 호출되면 다음을 충족하는 새 TensorBuffer를 만듭니다.
// Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i. output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
참고: mean의 모든 값을 0으로 설정하고 모든 stddev를 1로 설정하면 계산이 수행되지 않으며 실행 중에 원래 입력이 직접 반환됩니다.
참고: 반환된 TensorBuffer는 현재 항상 DataType.FLOAT32 텐서입니다. 단, 입력이 DataType.UINT8 텐서이고 모든 mean가 0으로 설정되고 모든 stddev가 1로 설정됩니다.
매개변수
| 평균 | 각 채널에서 먼저 빼는 평균값입니다. |
|---|---|
| stddev | 각 채널에 대해 나눌 표준 편차 값입니다. |
생성 값
| IllegalArgumentException | stddev가 0이거나 mean에 stddev가 있는 다른 수의 요소가 있거나, 이 중 하나라도 비어 있는 경우입니다.
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공개 메서드
공개 TensorBuffer apply (TensorBuffer 입력)
지정된 텐서에 정의된 정규화를 적용하고 결과를 반환합니다.
참고: input는 출력과 동일한 인스턴스일 수 있습니다.
매개변수
| 입력 | 인코더로 전달합니다. 출력과 동일한 인스턴스일 수 있습니다. |
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반환 값
- 출력 텐서를 사용합니다.