DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC-Struktur (directml.h)

Führt eine Lokale Antwortnormalisierungsfunktion (Local Response Normalization, LRN) für die Eingabe aus. Dieser Operator führt die folgende Berechnung aus.

Output = Input / (Bias + (Alpha / LocalSize) * sum(Input^2 for every Input in the local region))^Beta

Der Datentyp und die Größe der Eingabe- und Ausgabe-Tensors müssen identisch sein.

Syntax

struct DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  BOOL                  CrossChannel;
  UINT                  LocalSize;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
  FLOAT                 Bias;
};

Member

InputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Tensor, der die Eingabedaten enthält. Die Größen dieses Tensors sollten sein { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

OutputTensor

Typ: const DML_TENSOR_DESC*

Der Tensor, in den die Ergebnisse geschrieben werden sollen. Die Größen dieses Tensors sollten mit dem InputTensor übereinstimmen.

CrossChannel

Typ: BOOL

TRUE , wenn die LRN-Ebene kanalübergreifend summiert; andernfalls FALSE.

LocalSize

Typ: UINT

Die Anzahl der Elemente, die pro Dimension summiert werden sollen: Width, Height und optional Channel (wenn CrossChannel festgelegt ist). Dieser Wert muss mindestens 1 sein.

Alpha

Typ: FLOAT

Der Wert des Skalierungsparameters. Als Standard wird der Wert 0,0001 empfohlen.

Beta

Typ: FLOAT

Der Wert des Exponenten. Als Standard wird der Wert 0,75 empfohlen.

Bias

Typ: FLOAT

Der Wert der Verzerrung. Der Wert 1 wird als Standard empfohlen.

Verfügbarkeit

Dieser Operator wurde in DML_FEATURE_LEVEL_1_0eingeführt.

Tensoreinschränkungen

InputTensor und OutputTensor müssen denselben Datentyp und dieselben Größen aufweisen.

Tensorunterstützung

Tensor	Typ	Unterstützte Dimensionsanzahl	Unterstützte Datentypen
InputTensor	Eingabe	4	FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor	Ausgabe	4	FLOAT32, FLOAT16

Anforderungen

Kopfzeile	directml.h