インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

バッチ処理

層の入力

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

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。

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。

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。

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。

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。

層のパラメーター

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

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。

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。

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。

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。

dimension

1

正規化を実行する次元 k のインデックス。

層の出力

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

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

サンプル

C++: batch_norm_layer_dense_batch.cpp

Java*: BatchNormLayerDenseBatch.java

Python*: batch_norm_layer_dense_batch.py

関連情報