インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
フォワード局所コントラスト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 |
フォワード局所コントラスト正規化層の入力データを格納するサイズ n1 x n2 x n3 x n4 のテンソル X のポインター。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、フォワード局所コントラスト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 |
アルゴリズムで使用されるデフォルトの計算メソッド。層でサポートされている唯一のメソッドです。 |
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kernel |
値 0.04 を含むサイズ 5 x 5 の HomogenTensor<float> |
2 次元のカーネルのサイズ m1 x m2 のテンソル。現在は奇数次元のカーネルのみサポートしています。 |
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indices |
indices(2,3) |
カーネルの次元 k1 および k2 を表すデータ構造。 |
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sumDimension |
値 1 を含むサイズ 1 x 1 の HomogenNumericTable<float> |
次元 f を格納するサイズ 1 x 1 の数値テーブル。NULL の場合、この次元の合計はありません。 |
フォワード局所コントラスト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 |
フォワード局所コントラスト正規化層の結果を格納するサイズ n1 x n2 x n3 x n4 のテンソル Y のポインター。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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layerData |
バックワード局所コントラスト正規化層に必要な入力データのコレクション。Tensor の派生クラスのオブジェクトをコレクションに含めることができます。 |
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要素 ID |
要素 |
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auxInvMax |
テンソルのポインター。
このテンソルは反転された最大値を格納します。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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auxCenteredData |
上記で示された値を格納するサイズ n1 x n2 x n3 x n4 のテンソル vnqij のポインター。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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auxSigma |
上記で示された値を格納する、サイズ n1 x n3 x n4 のテンソル σnij (sumDimension が NULL でない場合) またはサイズ n1 x n2 x n3 x n4 のテンソル σnqij (その他の場合) のポインター。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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auxC |
上記で示された値を格納する、サイズ n1 のテンソル cn (sumDimension が NULL でない場合) またはサイズ n1 x n2 のテンソル cnq (その他の場合) のポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
C++: lcn_layer_dense_batch.cpp
Java*: LCNLayerDenseBatch.java
Python*: lcn_layer_dense_batch.py