インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
フォワードバッチ正規化層の入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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---|---|---|
data |
フォワードバッチ正規化層の入力データを格納するサイズ n1 x n2 x ... x np のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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weights |
スケーリング ω(k) の重みを格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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biases |
スケールされたデータをシフトするバイアス β(k) を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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populationMean |
前の段階で計算された母集団平均 μ を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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populationVariance |
前の段階で計算された母集団分散 s2 を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
ニューラル・ネットワーク層の共通パラメーターは、「共通パラメーター」を参照してください。
共通パラメーターに加えて、フォワードバッチ正規化層には次のパラメーターがあります。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
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---|---|---|---|
algorithmFPType |
float |
アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。 |
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method |
defaultDense |
パフォーマンス指向の計算メソッド。層でサポートされている唯一のメソッドです。 |
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alpha |
0.01 |
母集団平均および分散を計算するために使用する指数移動平均の平滑化係数。 |
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epsilon |
0.00001 |
数値安定性のためにミニバッチ分散に追加される定数。 |
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dimension |
1 |
正規化を実行する次元 k のインデックス。 |
フォワードバッチ正規化層は次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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---|---|---|
value |
フォワードバッチ正規化層の結果を格納するサイズ n1 x n2 x ... x np のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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resultForBackward |
バックワード・バッチ正規化層に必要なデータのコレクション。 | |
要素 ID |
要素 |
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auxData |
フォワードバッチ正規化層の入力データを格納するサイズ n1 x n2 x ... x np のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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auxWeights |
スケーリング ω(k) の重みを格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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auxMean |
ミニバッチ平均 μk を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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auxStandardDeviation |
ミニバッチ標準偏差 σ(k) を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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auxPopulationMean |
結果の母集団平均 μ を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
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auxPopulationVariance |
結果の母集団分散 s2 を格納するサイズ nk の 1 次元のテンソル。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
C++: batch_norm_layer_dense_batch.cpp
Java*: BatchNormLayerDenseBatch.java
Python*: batch_norm_layer_dense_batch.py