estrutura DML_LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION_GRAD_OPERATOR_DESC (directml.h)

Calcula gradientes de backpropagation para normalização de resposta local.

O tipo de dados e o tamanho de todos os tensores devem ser os mesmos.

Sintaxe

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;
};

Membros

InputTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor que contém os dados de entrada. Os tamanhos desse tensor devem ser { BatchCount, ChannelCount, Height, Width }.

InputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

O tensor de gradiente de entrada. Normalmente, isso é obtido da saída de backpropagation de uma camada anterior.

OutputGradientTensor

Tipo: const DML_TENSOR_DESC*

Um tensor de saída que contém os gradientes backpropagated.

CrossChannel

Tipo: BOOL

TRUE se a camada LRN somar entre canais; FALSE se a camada LRN somar entre dimensões espaciais.

LocalSize

Tipo: UINT

O número máximo de elementos a serem somados por dimensão (a região local é recortada para que todos os elementos estejam dentro dos limites). Se CrossChannel for TRUE, essa será a largura e a altura da região local. Se CrossChannel for FALSE, esse será o número de elementos na região local. Esse valor deve ser pelo menos 1.

Alpha

Tipo: FLOAT

O valor do parâmetro de dimensionamento. Recomendamos um valor de 0,0001 como padrão.

Beta

Tipo: FLOAT

O valor do expoente. Recomendamos um valor de 0,75 como padrão.

Bias

Tipo: FLOAT

O valor do viés. Recomendamos um valor de 1 como padrão.

Comentários

Disponibilidade

Esse operador foi introduzido em DML_FEATURE_LEVEL_3_1.

Restrições do Tensor

InputGradientTensor, InputTensor e OutputGradientTensor devem ter os mesmos DataType e Sizes.

Suporte ao Tensor

Requisitos