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

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。

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

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

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。

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。

indices

indices(2,3)

カーネルの次元 k1 および k2 を表すデータ構造。

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。

層の出力

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

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。

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。

要素 ID

要素

auxInvMax

テンソルのポインター。

  • サイズ n1 x n3 x n4 の 1/mnij (sumDimensionNULL でない場合)
  • サイズ n1 x n2 x n3 x n4 の 1/mnqij (sumDimensionNULL の場合)

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。

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。

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 (sumDimensionNULL 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。

auxC

上記で示された値を格納する、サイズ n1 のテンソル cn (sumDimensionNULL 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。

サンプル

C++: lcn_layer_dense_batch.cpp

Java*: LCNLayerDenseBatch.java

Python*: lcn_layer_dense_batch.py

関連情報