文档

交叉渠道层次层级类

渠道局部响应标准化层

描述

通道的本地响应归一层层类别,其中包含通道窗口的大小,用于归一化的超参数和层的名称。

建造

localnormlayer=交叉渠道层层((窗口通道返回a局部响应归一化层,通过渠道归一化[1]

localnormlayer=交叉渠道层层((窗口通道,,,,名称,价值返回本地响应归一层层,其中一个或多个指定的其他选项名称,价值pair arguments.

For more details on the name-value pair arguments, see交叉渠道层层

输入参数

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通道窗口的大小,,,,wH一世ch controls the number of channels that are used for the正常化of each element, specified as a positive integer.

例如,如果此值为3,则该软件在上一个频道和下一个通道中的邻居将每个元素归一化。

如果窗口通道甚至是,窗口是不对称的。也就是说,该软件查看以前的地板((W-1)/2)频道和以下floor(w/2)频道。例如,如果窗口通道IS 4,该软件在上一个频道中的邻居以及在接下来两个通道中的邻居将每个元素归一化。

数据类型:单身的|双倍的

特性

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通道窗口的大小,存储为正整数。

数据类型:单身的|双倍的

α超参数(乘数术语)正常化,,,,stored as a scalar value.

数据类型:单身的|双倍的

β超参数在正常化,,,,stored as a scalar value.

数据类型:单身的|双倍的

k超参数,添加术语,正常化,,,,stored as a scalar value.

数据类型:单身的|双倍的

图层名称,由字符向量指定。如果姓名一世sset to'',然后该软件在培训时间自动分配名称。

数据类型:char

复制语义

价值。要了解价值类别如何影响复制操作,请参见复制对象(MATLAB)在Matlab中®文档。

例子

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创建一个本地响应ch归一化层一种nnel-wise normalization, where a window of 5 channels will be used to normalize each element, and the additive constant for the normalizer is 1.

localnormlayer = crossChannelNormalizationlayer(5,'K',1);
localnormlayer=CrossChannelNormalizationLayer with properties: WindowChannelSize: 5 Alpha: 1.0000e-04 Beta: 0.7500 K: 1 Name: ''

定义

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References

[1] Krizhevsky,A.,I。Sutskever和G. E. Hinton。“具有深度卷积神经网络的成像类分类”。神经信息处理系统的进步。第25卷,2012年。

在R2016a中引入

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