struttura DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC (directml.h)

Calcola le sfumature backpropagation per la normalizzazione della risposta locale.

Il tipo di dati e le dimensioni di tutti i tensori devono essere uguali.

Sintassi

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;
};

Members

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore contenente i dati di input. Le dimensioni di questo tensore devono essere { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

InputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore sfumatura in ingresso. Questo viene in genere ottenuto dall'output di backpropagation di un livello precedente.

OutputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Tensore di output contenente le sfumature backpropagated.

CrossChannel

Tipo: BOOL

TRUE se il livello LRN somma tra canali; FALSE se il livello LRN somma tra le dimensioni spaziali.

LocalSize

Tipo: UINT

Numero massimo di elementi da sommare su ogni dimensione (l'area locale viene ritagliata in modo che tutti gli elementi siano entro limiti). Se CrossChannel è TRUE, questa è la larghezza e l'altezza dell'area locale. Se CrossChannel è FALSE, questo è il numero di elementi nell'area locale. Il valore deve essere almeno 1.

Alpha

Tipo: FLOAT

Valore del parametro di ridimensionamento. È consigliabile un valore 0,0001 come predefinito.

Beta

Tipo: FLOAT

Valore dell'esponente. È consigliabile un valore pari a 0,75 come impostazione predefinita.

Bias

Tipo: FLOAT

Valore di pregiudizio. È consigliabile un valore pari a 1 come impostazione predefinita.

Commenti

Disponibilità

Questo operatore è stato introdotto in DML_FEATURE_LEVEL_3_1.

Vincoli tensor

InputGradientTensor, InputTensor e OutputGradientTensor devono avere lo stesso tipo di dati e dimensioni.

Supporto di Tensor

Requisiti