DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_OPERATOR_DESC構造体 (directml.h)

入力に対してローカル応答正規化 (LRN) 関数を実行します。 この演算子は、次の計算を実行します。

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

入力テンソルと出力テンソルのデータ型とサイズは同じである必要があります。

構文

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;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

入力データを含むテンソル。 このテンソルの サイズ は である { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }必要があります。

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込むテンソル。 このテンソルの サイズ は InputTensor と一致する必要があります。

CrossChannel

種類: BOOL

LRN レイヤーがチャネル間で合計される場合は TRUE。それ以外の場合は FALSE。

LocalSize

型: UINT

ディメンションごとに合計する要素の数: 幅、高さ、および必要に応じてチャネル ( CrossChannel が設定されている場合)。 この値は 1 以上にする必要があります。

Alpha

型: FLOAT

スケーリング パラメーターの値。 既定値として、値 0.0001 をお勧めします。

Beta

型: FLOAT

指数部の値です。 既定値として、値 0.75 をお勧めします。

Bias

型: FLOAT

バイアスの値。 既定値として、値 1 をお勧めします。

可用性

この演算子は で DML_FEATURE_LEVEL_1_0導入されました。

テンソル制約

InputTensor と OutputTensor には、同じ DataType と サイズが必要です。

Tensor のサポート

テンソル	種類	サポートされているディメンション数	サポートされるデータ型
InputTensor	入力	4	FLOAT32、FLOAT16
OutputTensor	出力	4	FLOAT32、FLOAT16

要件

Header	directml.h