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DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC 구조체(directml.h)

  • 아티클

입력에서 LRN(로컬 응답 정규화) 함수를 수행합니다. 이 연산자는 다음 계산을 수행합니다.

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

입력 및 출력 텐서의 데이터 형식과 크기는 동일해야 합니다.

구문

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;
};

멤버

InputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

입력 데이터를 포함하는 텐서입니다. 이 텐서의 크기는 이어야 { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }합니다.

OutputTensor

형식: const DML_TENSOR_DESC*

결과를 쓸 텐서입니다. 이 텐서의 크기는InputTensor와 일치해야 합니다.

CrossChannel

형식: BOOL

LRN 계층이 채널 간에 합산되면 TRUE입니다. 그렇지 않으면 FALSE입니다.

LocalSize

형식: UINT

차원당 합계를 계산할 요소 수: Width, Height 및 선택적으로 채널( CrossChannel 이 설정된 경우). 이 값은 적어도 1이어야 합니다.

Alpha

형식: FLOAT

크기 조정 매개 변수의 값입니다. 값 0.0001은 기본값으로 권장됩니다.

Beta

형식: FLOAT

지수 값입니다. 값 0.75는 기본값으로 권장됩니다.

Bias

형식: FLOAT

바이어스의 값입니다. 값 1은 기본값으로 권장됩니다.

가용성

이 연산자는 에서 DML_FEATURE_LEVEL_1_0도입되었습니다.

텐서 제약 조건

InputTensor 및 OutputTensor 에는 동일한 DataType 및 크기가 있어야 합니다.

텐서 지원

텐서 Kind 지원되는 차원 수 지원되는 데이터 형식
InputTensor 입력 4 FLOAT32, FLOAT16
OutputTensor 출력 4 FLOAT32, FLOAT16

요구 사항

   
머리글 directml.h