estructura DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC (directml.h)

Calcula los degradados de la propiedad inversa para la normalización de respuesta local.

El tipo de datos y el tamaño de todos los tensores deben ser los mismos.

Sintaxis

struct DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *InputGradientTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputGradientTensor;
  BOOL                  CrossChannel;
  UINT                  LocalSize;
  FLOAT                 Alpha;
  FLOAT                 Beta;
  FLOAT                 Bias;
};

Miembros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor que contiene los datos de entrada. Los tamaños de este tensor deben ser { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

InputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor de degradado entrante. Esto se obtiene normalmente a partir de la salida de la propiedad backpropagation de una capa anterior.

OutputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensor de salida que contiene los degradados retropropagados.

CrossChannel

Tipo: BOOL

TRUE si la capa LRN suma entre canales; FALSE si la capa LRN suma entre dimensiones espaciales.

LocalSize

Tipo: UINT

Número máximo de elementos que se van a sumar por dimensión (se recorta la región local para que todos los elementos estén dentro de los límites). Si CrossChannel es TRUE, este es el ancho y alto de la región local. Si CrossChannel es FALSE, este es el número de elementos de la región local. Este valor debe ser al menos 1.

Alpha

Tipo: FLOAT

Valor del parámetro de escalado. Se recomienda un valor de 0,0001 como valor predeterminado.

Beta

Tipo: FLOAT

Valor del exponente. Se recomienda un valor de 0,75 como valor predeterminado.

Bias

Tipo: FLOAT

Valor de sesgo. Se recomienda un valor de 1 como valor predeterminado.

Comentarios

Disponibilidad

Este operador se introdujo en DML_FEATURE_LEVEL_3_1.

Restricciones tensor

InputGradientTensor, InputTensor y OutputGradientTensor deben tener el mismo tipo de datos y tamaños.

Compatibilidad con Tensor

Tensor	Clase	Recuentos de dimensiones admitidos	Tipos de datos admitidos
InputTensor	Entrada	4	FLOAT32, FLOAT16
InputGradientTensor	Entrada	4	FLOAT32, FLOAT16
OutputGradientTensor	Resultados	4	FLOAT32, FLOAT16

Requisitos

Requisito	Value
Cliente mínimo compatible	Compilación 22000 de Windows
Servidor mínimo compatible	Compilación 22000 de Windows
Encabezado	directml.h