LocalResponseNorm

paddle.nn. LocalResponseNorm ( size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0, data_format='NCHW', name=None ) [源代码]

局部响应正则化（Local Response Normalization）用于对局部输入区域进行正则化，执行一种侧向抑制（lateral inhibition）。更多详情参考：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

注解

对应的 functional 方法 请参考：local_response_norm 。

参数

  • size (int） - 累加的通道数。

  • alpha （float，可选）- 缩放参数，正数。默认值为 1e-4。

  • beta （float，可选）- 指数，正数。默认值为 0.75。

  • k （float，可选）- 位移，正数。默认值为 1.0。

  • data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致。如果输入是三维 Tensor，该参数可以是"NCL"或"NLC"，其中 N 是批尺寸，C 是通道数，L 是特征长度。如果输入是四维 Tensor，该参数可以是"NCHW"或"NHWC"，其中 N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。如果输入是五维 Tensor，该参数可以是"NCDHW"或"NDHWC"，其中 N 是批尺寸，C 是通道数，D 是特征深度，H 是特征高度，W 是特征宽度。默认值："NCHW"。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

形状

  • 输入 - 三维/四维/五维 Tensor 。

  • 输出 - 数据类型及维度和输入相同的 Tensor 。

代码示例

import paddle

x = paddle.rand(shape=(3, 3, 112, 112), dtype="float32")
m = paddle.nn.LocalResponseNorm(size=5)
y = m(x)
print(y.shape)  # [3, 3, 112, 112]